文献综述（或调研报告）：
- 国内外研究背景
定位技术的研究应用背景是基于位置的服务（LBS），近年来 LBS 应用需求的大量增加，蕴含巨大的商业价值和应用前景。随着经济建设的发展，室内场所的面积越来越大，在运用GPS技术进行室外定位比较成熟的基础上，人们对室内位置服务的需求也日益增加。如何利用定位技术获取用户的精确位置，明确用户的行动路线成为了国内外学者积极研究的课题。
目前，除通讯网络的蜂窝定位技术外，常见的室内无线定位技术还有：Wi-Fi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、ZigBee和超声波。本文调研了这一领域的相关文献，按定位机制来区分，可将定位方法分为两类：基于测距(range-based)的定位方法和无需测距(range-free)的定位方法。前者需要测量节点间的距离或角度信息，典型的方法有信号到达时间(time of arrival, TOA)、信号到达时间差(time difference of arrival, TDOA)、接收信号角度（angel of arrival）和接收信号强度（received signal strength, RSS）等，后者无需测量节点间的距离或角度信息，虽然功耗和成本较低，但只能实现粗精度的节点位置估计，凸规划、质心算法、距离向量-跳段、MDS算法都是典型的无需测距定位算法。
Bahl和Padmanabhan[1]介绍了微软研究院在1998年提出的PADAR定位系统。该系统运用指纹定位法根据基站测得的信号强度(RSS)，提出了一种路径损耗模型，计算出基站和节点之间的距离,该模型对地板衰减因子（Floor Attenuation Factor，简称 FAF）传播模型进行了改进，引入一个新的衰减因子——墙壁衰减因子（WAF），对无线电发射机与接收机之间的墙壁给信号传播带来的衰减进行评估，然后利用三边测量法获取节点的位置。Ni和Wang[2]在路径损耗模型的基础上引入距离估计误差变量，通过最大似然估计算法迭代求解，在一定程度上提高了估计距离的准确度。
Ward、Hopper等[3]研究了由剑桥大学推出的的Bat System，它是利用射频识别技术和超声波技术，基于信号到达时间(TOA)进行定位。其定位精度最高可以达到3cm。
Liu Y等[4]基于无线传感器网络(WSN)考虑了只有某些传感器固定或移动的情况下的精确定位算法，文章采用蒙特卡洛抽样原理，提出了无需测距的MSL(Mobile and Static sensor network Localization)和MSL*算法。这种算法适用于节点之间可以相互通信大型传感器网络。
MDS算法在基于测距或无须测距条件下都可实现节点的自定位。马震等[5]提出一种基于MDS-MAP的分布式传感器网络定位算法MDS-MAP( D)。该算法将传感器网络划分为簇，由簇头节点执行次序多维定标算法( Ordinal MDS)得到局部网络中的节点相对坐标后，再经融合处理，得到整个网络中各节点的绝对坐标。
相比MDS-MAP算法，MDS-MAP(D)可有效降低节点定位的计算复杂度，但在定位精度上的优势并不明显。梁玉琴等[6]提出一种基于不敏卡尔曼滤波( unscented Kalman filter，UKF) 的无线传感器网络节点定位方法，将加权最小二乘法和不敏卡尔曼滤波算法结合，实现WSN 节点定位。该方法不足之处在于加权最小二乘方法获得的初始定位结果精度过低，即便经UKF 求精后，最终所得的定位结果的精度也有待提高。
相比于国外，国内对这一领域的研究才刚刚起步。目前，已有许多大学开始涉足于室内定位方面的研究，虽然国内对节点定位技术的研究还不多，但也取得了一定的研究成果。张正勇等针对KPS定位算法[7]的缺点又提出了一种基于移动锚节点的非测距的定位技术[8]。申屠明[9]提出了一种基于信标节点多维定标(MDS)的WSN分布式节点定位算法(BMDS)，推导出的一种基于信标节点的重复优化方法，并利用距离平滑技术解决了重复优化方法中存在的局部最小值问题。肖玲等[10]提出了一种基于非度量多维标度的定位算法NMDS-RSSI，利用非度量多维标度技术直接根据无线信号强度值来进行节点的定位。
随着智能手机的普及，基于手机的室内定位应用越来越受到各界的关注，并在各个领域得到快速的应用。基于手机的室内定位技术在商业广场线上线下融合、安全监控、个人服务等方面都有着极为核心的作用。目前的手机室内定位技术主要依托手机上的通信系统，如无线保真与蓝牙等。机场、商场等为实现室内位置服务，进行了Wi-Fi与蓝牙网络建设，一方 面通过手机客户端向用户提供与位置相关的位置服务，一方面自己统计客流情况，进行数据分析，优化自身的商业业态，为客户提供更好的服务。
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