行业研究报告-lorawan定位白皮书(编辑修改稿)

行业研究报告-lorawan定位白皮书(编辑修改稿)内容摘要：

是主要的误差来源，因为部署精度无法达到 10m。 但是在部署非常密集的 LoRaWAN网络中，提高网关时钟精度可以进一步提高定位的精确度。 5 滤波提高定位精度 根据应用的不同，可以对定位求解器的输出结果进行滤波以获得更好的精确度。 例如，如果已知终端设备位置固定，则可利用求解时间平均值来推导位置。 卡尔曼滤波是一种通用的技术，可以从噪声观测中估测位置和速度 (大多数定位系统使用的是卡尔曼模型 )。 回到 LoRaWAN 定位，由于预滤波的位置估计值是稀疏且有噪声的，所以滤波对定位性能有很大的影响。 如果滤波器可以利用一个特定的终端设备的速度配置文件，就可以提高定位的精度。 这些配置信息来源 于终端本身（固定、移动等等），并且是特定应用指向的。 另外一个特定应用的用途是匹配滤波。 例如，如果终端设备在仓库之间移动，过滤器首先将终端设备分为静止的或移动的。 如果它是静止的，则可以认定它位于某个仓库中。 如果它在移动，则它位于某条路径上。 对于低功耗的优化， LoRaWAN 占空比在某些地区会有限制，这样一来终端设备每天只能传输有限数量的帧数。 这种限制是 LoRaWAN 通信限制的一个方面，并不是特定于定位场景。 实际中固定的设备比运动更容易定位，因为因为一些帧的数据可以更容易利用来过滤位置估计。 部署案例研 究 1 巴塞罗那港口（ Actility/Cisco） LoRaWAN 定位的一个例子是车辆定位。 利用 GPS 来定位车辆已经有多年的历史。 但是由于安装的复杂性和成本问题，并没有广泛推开。 由于 GPS 定位都十分耗电，需要与电池连接。 现在基于 LoRaWAN TDOA 定位，是新一代低功耗定位方案，已经可用。 在 2017年的全球移动大会上， Actility 和 Cisco在 ZAL港安装了 6个 IR829/IXM LoRaWAN 网关，实现了 ZAL 港的专用 LoRaWAN 网络覆盖。 ZAL 管理系统可为港口内的公司提供安全、运维以及日常服务。 网络覆盖了港口内 平方公里的面积， 6 个网关间隔 400~600 米以确保良好的网络覆盖性。 三层楼的金属建筑区域内并没有专门可以放置天线的高点，所以天线被直接安装在屋顶（次优配置）。 Abeeway 定位终端安装在管理车辆上。 定位终端在 LoRaWAN TDOA 模式下工作是最节能的定位方式。 如果对于功耗方面考虑较少，使用 LoRaWAN 上行来辅助 GPS上报定位数据可用于需要更高精度的场 景 (10m 内的精度 )。 与典型的 AGPS/GSM 定位终端相比， LoRaWAN 定位终端节省了 50%以上的电能。 并且由于是电池供电且无需其他电源，终端的安装十分简便，只需用胶粘、螺丝固定或者其他简单手段固定在车上。 同时使用 APP 来实时监控 ZAL 港的在线车辆运行情况。 （图 巴塞罗那 ZAL 港基站位置示意图） 在 ZAL 港口的案例中，应用程序会计算每辆车在经过每个建筑花费的时间（如，它停了多久）。 物流区域的建筑通常比较稀疏，车辆停放的位置距离建筑物要大于 80 米，大多数车辆停放的时间在 20 分钟到 12 小时 不等。 停放车辆的追踪是TDOA 定位的一个主要应用，定位终端每 10 分钟上报一次位置信息，可以得到6080m 的定位精度。 当车辆静止时，定位求解器会对多个帧的数据进行平均，当车辆重新开始移动时候能够及时监测到。 图 52 显示了固定车辆的位置精度。 （图 ZAL 港口 TDOA 定位精度：固定车辆） 移动车辆的近似实时位置也可以通过 TDOA 进行定位。 通过我们的测试一个移动的车辆可以被定位到的平均精度是 171 米。 这足以判断车辆行驶的大致方向，以便了解它是否正在前往下一个地点，或在一天结束后返回停车点。 在 这个案例中，定位精度并不是那么重要，因为定位信息在这里主要用于当车辆进出指定区域进行触发警报。 图 53 显示了移动车辆的定位精度。 （图 ZAL 港口 TDOA 定位精度：移动车辆） 2 伊西莱穆利诺 /布伦 (Actility/Cisco) 思科和 Actility 在巴黎地区部署了 5 个 IXM LoRaWAN 网关以验证 LoRaWAN 定位能力。 网络覆盖了伊西莱穆利诺和布伦的城区。 基站采用了以太网或者移动网络进行数据回传，测试系统 24 小时运行，静止和移动测试节点能够生成用于定位应用开发的消息。 网络覆盖区域面积大概为 平方公里，四个基站间隔为 900 米至 130。