基于FPGA与气压传感器的室内无缝定位导航算法研究：硬件优化与三维轨迹追踪的实现与性能分析

《IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation》：Localization Algorithms Using Tracking Approaches and Barometric Pressure Sensors in Indoor Environments

本文推荐一项针对室内实时定位系统的高性能算法研究。为解决软件实现存在的计算延迟和垂直定位精度不足问题，作者开展了基于FPGA硬件加速的三角定位与卡尔曼滤波跟踪算法研究，并结合气压传感器进行垂直定位校准。研究结果表明，所提出的硬件优化方案显著提升了计算效率（处理时间从48.55μs降至0.0149μs），垂直定位精度达到每米11.6帕的气压变化规律，且通过实时动态校准机制有效克服了大气波动的影响。这项工作为满足FCC E911垂直定位精度要求（±3米）提供了硬件实现方案，对公共安全LBS应用具有重要意义。

　　

在当今无线通信和移动网络技术飞速发展的时代，人们对室内定位服务的需求日益增长。无论是智能护理系统、自动驾驶汽车，还是基于位置的服务（LBS），都需要高精度、实时的定位信息作为支撑。然而，全球导航卫星系统（GNSS）在室内环境中信号衰减严重，无法提供可靠的定位服务。虽然Wi-Fi、RFID、UWB等技术被广泛研究用于室内定位，但如何在保证高精度的同时降低计算复杂度，仍是当前面临的主要挑战。

特别是在垂直定位（Z轴）方面，美国联邦通信委员会（FCC）的无线E911定位精度要求规定，对于高层建筑内的紧急呼叫，垂直定位精度必须达到±3米。这一严格标准对现有的定位技术提出了更高要求。传统软件实现的定位算法存在时间延迟问题，且卡尔曼滤波（KF）等算法中的矩阵求逆运算计算复杂度高，难以满足实时处理需求。此外，基于接收信号强度指示（RSSI）的三边定位法受多径效应影响大，定位误差较大，而气压传感器（BP）的测量值又容易受大气波动影响，需要有效的校准方法。

针对这些问题，来自中原大学的研究团队在《IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation》上发表了一项创新研究，提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的高性能定位跟踪算法，结合气压传感器实现了室内环境下的精准三维定位。

本研究主要采用了以下关键技术方法：首先，通过路径损耗模型将RSSI转换为距离估计，并采用改进的三边定位算法避免复杂的平方根运算；其次，设计基于卡尔曼滤波的跟踪算法，通过矩阵解构技术降低计算复杂度；第三，利用气压传感器测量垂直高度，并提出了实时动态校准方法消除传感器差异和大气波动影响；第四，在FPGA上实现硬件加速，采用移位器替代乘除法器，大幅提升运算效率；最后，通过在中原大学电子工程与计算机科学大楼走廊和楼梯间的实测数据验证算法性能。

研究结果部分通过多个实验验证了所提算法的有效性：

系统架构与性能分析表明，提出的五级流水线硬件架构将处理时间从软件实现的48.55μs降低到0.0149μs，资源利用率方面，集成设计的切片LUT使用率仅为13%，显著低于非集成设计的19%。

定位精度评估结果显示，结合气压传感和卡尔曼滤波的BPKF方法在7个AP（接入点）情况下，90%的定位误差仅为2.28米，显著优于传统最小二乘（LS）方法的4.53米。

垂直定位性能通过实验证实，气压值每降低1米高度平均增加11.6帕，三种高度估算方法中，方法1和方法3的平均绝对误差分别为0.147米和0.149米，表现出较高的准确性。

资源利用率比较表明，提出的KF跟踪方法在切片寄存器使用率上仅为1.44%，远低于参考设计的24%，体现了硬件优化的有效性。

算法复杂度分析证明，提出的方法实现了O(1)的常数级复杂度，避免了传统KF算法中O(n³)的矩阵求逆运算，适合实时应用。

研究结论部分强调，本研究成功开发了一种基于FPGA的硬件加速定位系统，通过优化三边定位算法、集成气压传感器垂直定位和卡尔曼滤波跟踪，实现了高精度、低延迟的三维室内定位。特别值得关注的是，提出的气压传感器校准方法能够准确反映高度变化，结合硬件加速的定位算法，为满足FCC E911垂直定位要求提供了可行方案。与STM32、NVIDIA Jetson等平台相比，FPGA在实时性、并行处理能力和能效方面具有明显优势。这项工作不仅推动了室内定位技术的发展，也为公共安全LBS应用提供了重要的技术支撑，特别是在高层建筑应急响应等场景中具有广泛应用前景。