王田田，杨 波

(山西大学数学科学学院，太原 030006)

0 引言

近年来，随着智能手机和平板电脑等移动智能终端的普及，人们对基于位置服务的需求日益增长。根据《室内外高精度定位导航白皮书》显示，导航与位置服务在新一代信息技术中具有举足轻重的地位。调查显示，人们80%以上的时间处于室内环境中(含地下、矿井、隧道、机场、火车站等)，因此室内位置服务具有广阔的应用前景[1]。众所周知，室外环境下，以空中卫星为基础的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)被广泛应用且具有极高的精度。然而在室内环境下，由于卫星信号受到建筑物阻隔，导致GNSS信号快速衰减，使得GNSS无法满足室内定位需求。为了实现高精度的室内定位，基于超宽带(Ultra Wide Band，UWB)[2]、 无线射频识别[3]、WiFi[4]和Zigbee[5]等技术的各种室内定位系统得到了广泛研究。其中基于接收信号强度指数(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的WiFi和Zigbee等技术具有低成本、低功耗、易部署等优势，使得基于RSSI的室内定位得到了广泛关注。

基于RSSI的距离测量方法的基本工作原理是利用RSSI值与距离之间存在的关系。根据移动终端测量接收到的信号强度和已知的无线测距模型，可以估算出收发方之间的距离。由于无线电信号在传输过程中容易受到环境的干扰，导致测量得到的RSSI值含有测量噪声，进而影响了定位精度。为了降低外界噪声对定位结果的影响， 常采用Kalman滤波[6]和粒子滤波等方法估计目标位置，然而这些方法要求知道噪声的统计特性。在许多实际应用中，噪声信号多是未知的，但是噪声的边界容易获得，因而可考虑采用集员滤波来处理未知但有界的噪声[7]，且集员滤波可以提供包含目标真实状态的集合，使得定位结果更可靠。……