上篇 室内定位无线技术的分类和原理全解析（一）系统解析室内定位无线技术的分类与原理，涵盖射频、声波、光学及新兴技术四大类。从蓝牙、Wi-Fi、UWB到RFID，再到超声波、可见光、毫米波雷达等地磁方案，详解各类技术的核心原理、优缺点及典型应用场景，全面覆盖低成本普及与高精度需求的多元场景，本文我们将从主流室内定位无线技术的参数对比、核心算法和选型指南展开论述。
一、主流室内定位无线技术的参数对比
技术类型 |
定位精度 |
部署成本 |
覆盖距离 |
抗干扰性 |
典型场景 |
核心优势 |
核心劣势 |
蓝牙BLE（RSSI） |
1-5米 |
低（信标几十元/个） |
10-50米 |
中（受Wi-Fi干扰） |
商场、养老院、资产追踪 |
低功耗、部署灵活 |
精度一般，易受干扰 |
蓝牙BLE（AoA） |
0.3-0.5米（需蓝牙 5.1 及以上协议支持） |
中（需AoA天线阵列） |
10-30米 |
中 |
高精度资产追踪、机器人导航 |
精度高，兼顾成本 |
天线阵列部署复杂 ，易受多径效应影响，需校准相位偏差 |
Wi-Fi |
2-8米（传统 RSSI ） |
极低（利用现有路由器） |
50-100米 |
中（受同频干扰） |
写字楼、酒店、导购 |
零部署成本，覆盖广 |
精度低，依赖Wi-Fi密度 |
UWB |
0.1-0.5米 |
高（基站几千元/个） |
50-100米（开阔环境下） |
高（抗金属/墙体遮挡） |
工业车间、矿井、手术室 |
精度最高，抗干扰强，支持多标签并发定位 |
成本高，需专用硬件，基站间时钟同步要求高 |
RFID（无源） |
1-3米（区域级近距离方案） |
极低（标签几分钱/个 |
1-3米 |
高 |
资产盘点、图书馆 |
标签成本极低，读取快 |
精度低，读取距离近 |
超声波 |
0.1-1米 |
低 |
5-10米 |
低（受噪声干扰） |
机器人避障、小空间定位 |
精度高，成本低 |
穿透性差，距离短 |
可见光VLC |
0.1-0.5米 |
中（复用LED灯） |
5-10米 |
高（无射频干扰） |
医院、加油站 |
抗干扰强，无辐射 |
依赖视线，遮挡失效 |
二、主流室内定位无线技术的核心算法
核心定位算法是技术原理落地的关键，所有室内定位无线技术的核心，都是通过“信号特征”（强度、时间、角度）计算目标的位置，以下是三类最常用的核心算法：
1. RSSI三角定位算法（蓝牙和Wi-Fi通用的低成本方案）
核心逻辑：3个已知坐标的信标，分别测量与终端的信号强度（RSSI），通过衰减模型换算距离，再用三角几何计算终端坐标，信号衰减模型易受环境影响，实际应用中常结合动态指纹或机器学习（如 K - 近邻）优化精度。
2. TDOA定位算法（UWB核心的高精度方案）
核心逻辑：终端发送信号，二维定位需 3 个基站，三维定位需 4 个基站，计算信号到达不同基站的“时间差”，通过多组时间差建立方程，求解终端坐标（无需终端与基站同步时钟，是UWB的主流方案）。
3. AoA定位算法（蓝牙AoA/UWB辅助，角度定位）
核心逻辑：通过天线阵列测量信号相位差推导入射角度，线阵支持一维角度定位，矩形阵 / 圆阵可实现二维角度定位，结合2个以上基站的角度信息，交叉定位终端坐标（精度高于RSSI，低于TDOA）。
三、主流室内定位无线技术的选型指南（避免踩坑，匹配场景需求）
选型的核心是“精度需求-场景特性-成本预算”三者的平衡，以下是常见场景的选型建议：
1. 民用场景（低成本、易部署）
需求：精度1-5米，无需专用硬件，快速落地。
推荐：蓝牙BLE（RSSI模式）、wi-fi定位。
案例：商场导购、展馆导航、小区访客定位，传统 Wi-Fi RSSI 精度有限，若需提升精度且已有兼容路由器，可采用 “Wi-Fi FTM” 作为高精度低成本备选，适用于已部署支持 FTM 功能路由器的写字楼、机场等场景。
2. 工业场景（高精度、抗干扰）
需求：精度0.1-1米，抗金属/墙体遮挡，支持高速移动。
推荐：UWB（TDOA模式）、蓝牙AoA。无需厘米级精度时，优先选蓝牙 AoA 而非 UWB，可降低 50% 以上部署成本。
案例：工业AGV导航、矿井人员定位、车间设备追踪。
3. 资产盘点场景（低成本、批量识别）
需求：区域级定位（无需精准坐标），标签成本极低，支持批量读取。
推荐：无源RFID。
案例：图书馆书籍盘点、商超货物管理、企业固定资产盘点。
4. 特殊场景（无射频干扰、密闭空间）
需求：无射频辐射，抗电磁干扰，小空间定位。
推荐：可见光VLC、超声波。
案例：医院手术室、加油站、地下管廊。
当然在行业落地上，多技术融合、硬件复用化、AI优化精度、轻量化部署已成为趋势，室内定位无线技术，已实现了空间感知、资产追踪、人员管理的核心价值，选择技术时，无需盲目追求精度，而是要匹配场景的核心需求。
如果您想进一步了解定位的案例，欢迎关注、评论留言~也可搜索lbs智能定位。
