精度回响：基于神经网络方法增强能量中性设备的超声波室内定位性能

《IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation》：Echoes of Accuracy: Enhancing Ultrasonic Indoor Positioning for Energy-Neutral Devices With Neural Network Approaches

本文针对传统模型驱动方法在非视距和混响环境中性能受限的问题，研究了结合射频-超声波混合系统与机器学习模型的室内定位方案。研究人员重点开发了适用于能量中性设备的数据驱动神经网络算法，通过利用多径分量作为附加信息，显著提升了定位精度。实验表明，图神经网络在仿真和实际测量中均优于传统方法，三维定位误差降低超过80%，为物联网设备的无电池化定位提供了可行方案。

　　

在当今数字化时代，室内定位技术正成为智能医疗、工业物流和零售管理等领域的核心需求。然而，传统基于全球定位系统的方案在室内环境中表现不佳，而现有室内定位系统往往面临部署复杂、能耗高、在复杂环境中精度不足等挑战。特别值得注意的是，随着物联网设备的普及，如何为这些设备提供可持续的、无需电池的定位解决方案，成为制约其大规模应用的关键瓶颈。

传统模型驱动方法严重依赖视距传播路径，在存在大量反射和衍射的实际室内环境中，非视距条件和混响效应会导致信号传播时间估计误差，进而影响定位精度。与此同时，设备能耗问题也不容忽视——频繁更换电池不仅增加维护成本，更与环境可持续性发展理念相悖。

针对这些挑战，来自比利时鲁汶大学的研究团队在《IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation》上发表了一项创新性研究。他们开发了一种结合射频与超声波技术的混合定位系统，并引入先进的机器学习算法，显著提升了能量中性设备的室内定位性能。

研究团队采用了几项关键技术方法：首先设计了射频-超声波混合系统架构，利用超声波进行测距，射频信号负责同步和通信；其次开发了脉冲压缩信号处理技术，通过线性调频信号提高抗噪声能力；然后提出了基于图神经网络的定位算法，能够有效利用多径分量作为有益信息而非干扰；最后通过真实的测试环境验证了方案的可行性，包括使用运动捕捉系统获取地面真实位置数据。

研究团队在系统设计上实现了重要突破。他们开发的混合射频-超声波室内定位系统巧妙结合了两种技术的优势：超声波信号因其传播速度较慢，降低了处理速度要求，同时提供了较高的理论精度；而射频信号则负责设备唤醒、同步和数据传输。这种设计使得移动节点只需在极短的时间窗口（1毫秒）内接收信号，大大降低了能耗。

在信号处理方面，研究人员采用了线性调频信号作为超声波传输波形，带宽为20kHz，这种宽频信号对噪声具有较强的鲁棒性。通过脉冲压缩技术，即使是在有限的唤醒时间内，也能获得足够的距离分辨率。然而，在实际混响环境中，脉冲压缩函数会呈现多个峰值，使得正确峰值的识别变得困难。

针对这一挑战，研究团队转向数据驱动方法，开发了多种神经网络架构。与传统的先测距后定位的级联方法不同，神经网络能够直接从未处理的信号中估计三维位置，避免了中间步骤的误差积累。更重要的是，这些方法能够将多径分量转化为有用的定位信息，而不是将其视为有害干扰。

研究人员系统评估了四种不同的输入特征：原始音频数据、脉冲压缩结果、低通滤波后的包络信号以及声谱图。同时，他们比较了多层感知机、卷积神经网络、循环卷积神经网络和图神经网络等多种架构的性能。结果表明，图神经网络结合低通滤波数据输入表现最佳，因其固有的排列不变性特性与定位问题的本质高度契合。

在仿真验证环节，研究团队设计了两种典型的室内环境：鞋盒形房间（视距条件为主）和L形房间（非视距条件为主）。两种环境均具有显著的混响特性（混响时间RT₆₀≈0.4秒）。实验结果显示，在鞋盒形房间中，图神经网络将平均定位误差降至9.1厘米，比传统方法提升超过90%；在更为复杂的L形房间中，平均误差为12.3厘米，提升幅度超过80%。特别值得注意的是，传统方法在靠近墙壁和角落区域出现的严重异常值，在图神经网络中得到了有效抑制。

实际测量结果进一步验证了仿真结论。在Techtile测试平台上进行的实验表明，图神经网络在实际环境中的性能与仿真结果高度一致。即使是在存在显著非视距效应的复杂环境中，该系统仍能保持稳定的定位精度。同时，研究还评估了环境动态变化（如人员移动、障碍物增加）对系统性能的影响，结果表明图神经网络具有良好的鲁棒性。

在实用性方面，研究团队特别探讨了迁移学习的应用价值。通过先在仿真数据上预训练模型，再使用少量实际测量数据进行微调，可以显著减少部署所需的工作量。实验表明，仅使用50个实测数据点进行迁移学习，就能使性能大幅提升，这为实际应用提供了极大便利。

该研究的成功实施标志着室内定位技术向着实用化、低功耗方向迈出了重要一步。通过将先进的机器学习算法与创新的硬件设计相结合，研究人员不仅解决了能量中性设备的定位难题，更重要的是提出了一种能够充分利用环境信息的智能定位范式。

这项研究的意义远超出了技术层面——它为未来大规模物联网部署提供了关键支撑技术。无需电池的定位标签可以广泛应用于资产跟踪、智能仓储、医疗设备管理等场景，大大降低了维护成本和使用门槛。同时，研究中提出的图神经网络架构也为其他类型的传感器网络处理问题提供了有益借鉴。

尽管该研究取得了显著成果，作者也指出了若干需要进一步探索的方向，包括如何实现完全自校准的系统、提高更新速率以及扩展通信距离等。这些挑战为后续研究提供了明确的技术路径，也预示着室内定位技术仍有巨大的发展空间。