杨 刚，朱士玲，李 强，赵克松

（西安邮电大学通信与信息工程学院，西安 710121）

0 概述

当火灾事故发生时，常需消防员深入火场内部进行灭火救援，为了保障消防员的生命安全以及提高救援效率，需要一款精确且稳健的定位系统，使消防指挥人员能够实时查看消防员所在位置。基于信号强度的ZigBee、RFID、WIFI 和计算机视觉技术都可用于消防员室内定位，但这些技术的定位精度较低，抗环境干扰能力较差［1］，难以实现对消防员的精确定位。

超宽带（Ultra-Wideband，UWB）定位技术具有带宽宽、定位精度高、穿透力强等特点［2］，在火场环境下对消防员进行定位具有一定的优势［3-4］。UWB精确定位的前提是定位标签和基站均处于视距（Line-of-Sight，LOS）环境中，而消防员在实际火场救援过程中需要不断地移动位置，标签和基站之间的通信常处于非视距（Non-Line-of-Sight，NLOS）环境，会导致较大的定位误差［5］。若在定位过程中能检测到处于NLOS 环境中的基站，则计算坐标时对其进行针对性的处理，便可以实现准确定位。常用的NLOS 信号检测算法有范围估计法［6］和信道估计法［7］。然而，上述算法的难点在于不易选取适当的NLOS 误差模型和恰当的阈值。

惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）无需依靠任何外界设备，即可实现独立自主定位［8］。行人轨迹推测（Pedestrian Dead Reckoning，PDR）算法依靠惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）计算行人行走过程中的步频、步长和航向数据，根据初始位置推算出行人的位置坐标。但是基于PDR 算法的惯性定位的误差随时间延长而不断增加，因此无法进行长时间的精确定位［9］。

单一定位方式具有局限性，而多技术组合则可以提高定位的可靠性和精确性。……