基于传感器网络的本地化，用于连续跟踪应用：实施和绩效评估

摘要

对能够为用户提供沉浸式服务的系统的越来越令人兴趣（例如，弥补的资料，背景，距离学习工具和沉浸式距离学习工具）鼓励了符合旨在跟踪物体和某些空间内的人的便宜和有效平台的开发。在这种情况下，无线传感器网络（WSNS）可以发挥一个非常重要的作用，因为可以效果地利用专用传感器，以便通过该传感器逐渐地利用/接收信号，因此WSN可以导出连接到要跟踪的对象的节点的位置．本文介绍了一个原始的本地化平台，基于Microchip MCU和赛普拉斯RF器件，利用单跳WSN，以跟踪其移动节点。具体地，网络的节点被分成三个组：第一组由锚点节点组成，该锚点节点根据来自接收器（WSN的中心节点）的命令，产生超声波脉冲。这些脉冲由第二组（移动）节点接收，该节点估计脉冲时间跳闸并将其与接收器进行通信。最后，最后一组由通用节点构成，该节点来自周围字段的任何类型的数据。宿汇会收集所有数据，计算移动节点的位置，并将信息传送到因特网上的外部用户。讨论了用于管理网络和本地化移动节点的算法。已经部署并测试了基于本文中描述的硬件平台，软件和协议的工作原型，并显示了一些结果。提出了本地化系统的仿真结果，以显示系统可扩展性。

1.介绍

如今，越来越多的系统将本地化作为加快工作速度或向用户提供高级服务的关键元素:例如，在所谓的上下文感知系统中，掌握位置知识是开发所有服务的基本特征。

此外，本地化功能是沉浸式通信中的基本组成部分，至少在涉及用户移动性的所有情况下;在某些情况下，用户由在某个区域内移动的机器人表示[1-3.］．如图所示，例如在[4.，在沉浸式可视化中有四种常见的任务，即定位、方向、导航和表示。事实上，许多虚拟沉浸环境的作品都专注于让用户定位特定目标(如音频源)的任务。4.-6.］．然而，在这样的环境中，同样重要的是用户本地化的对称问题(参见，[7.那8.])。

通过使用不同的方法，本地化的问题已经普遍解决，依赖于系统必须运行的环境。当申请部署在广泛的户外环境中时，GPS是最普通的方法：当接收器在广域地区时，它运行良好，但它在更复杂的环境中可能无用，例如狭窄的城市街道或室内空间[9.］．

为了克服这些不足，已经开发了其他解决方案:无线电功率图和理论的或经验的功率降低定律经常被用来估计从已知固定位置的距离，例如通过测量从IEEE接收的功率接入点或蜂窝基站。对于室内应用，由于环​​境复杂性，还基于接收功率的方法不提供足够的准确性。当采用其他技术时，获得改进：基于超声波的解决方案提供比无线电方法更好的结果，并变得更便宜。

当高精度是目标时，系统通常基于高端技术设备[10]或非常复杂的基础设施，使部署昂贵且困难，特别是室内。接线需要大部分努力：基于无线通信的解决方案可以很容易地克服这种麻烦，因此可以加快系统部署。

无线传感器网络（WSNS）体现了灵活性和容易性的思想。它们由几个简单的设备，节点由无线电通信并配合达到目标。WSN通常用于监视非常广泛的区域：节点测量某些数量，例如温度，并向特定节点发送数据，称为宿，这是WSN和其他网络之间的接口。必须开发具体协议以通过泛滥拓扑信息来配置网络，并将来自传感器的数据路由到接收器。为了克服长距离，协议必须允许多跳变速箱。节点通过其他节点将数据包发送到接收器，但它们也必须尽可能简单地保存电池并应对节点的有限计算和存储功能。通过利用多跳协议，可以将WSN组织为网格，但在网络设计期间也可以采用群集或分层结构。

定位，在室内环境中，可以很好地面临通过使用无线传感器网络[11]：节点的子集形成固定基础架构，而其他节点则附加到必须本地化的内容。廉价的单片机和小型化的无线电收发器的可用性易于设计小维度节点，可以在任何地方安装，没有很多困难。

该方法在本文呈现的混合两种不同的技术，即，无线电和超声波，其共同在定位测量和数据收集的一个新颖的集成系统中使用。时间飞行测量通过超声装置，其提供用于此任务的更好的精确度相对于无线电传播来进行。基于轮询的无线分组网络采用测量（和其他传感器数据）的集合。解耦两个任务，可以更有效的系统设计，并通过了最好的技术为他们每个人。

论文组织如下。部分2介绍了无线传感器网络的结构、节点和实现算法。通信信道的测量和定位精度结果如本节所示3.,而部分4.显示使用本地化系统执行的模拟结果。最后，在最后一节中，提出了所设计的结论，并提出了对系统的改进。

2.传感器网络

数字1草图设计的传感器网络，其外围元素，节点，是一个专门用于跟踪应用程序的平台的组件。根据节点在网络中所扮演的角色，可以将节点划分为三组主要节点。第一个集合由节点组成，称为锚节点(AN)，它必须被放置在固定的、合适的(和已知的)位置;第二个集合由移动节点表示，这里称为移动节点(MN)，它们必须在特定的建筑或房间内被跟踪。最后，最后一个集合对通用节点(GN)进行分组，其目标可能是监视某些环境参数，例如温度。所有这些节点都通过一个无线电调制解调器(RM)与一个被称为sink的中心节点直接通信，sink收集外围节点获得的数据，同步网络操作，并充当IP基础设施的“网关”。

应该强调，在我们的实施中，硬件平台已经设计为现成的元素：这允许构建具有良好的计算和通信功能的特征。为此目的，在设计阶段，众多关注（i）采用商业组件，（ii）选择提供PDIP（塑料双线式包装）的集成电路，以呈现任何可能的部分更换相当简单，（iii）利用在空闲ISM频带（2.4GHz）中操作的RF收发器能够在内部扩展和序列化/反序列化要传输的数据，并且（iv）保持尽可能小的节点板的大小，从而允许简单地部署WSN。

锚节点、移动节点和通用节点基于相同的硬件平台，由一块主板组成，所有电子元器件都放置在主板上。节点的不同“身份”由插在主板上的特定子卡提供。目前，已经设计了两个子卡:一个用于ANs，包括一个放大器和一个超声发射装置[12］．另一种是在MNs中使用的，包括一个超声波麦克风[12]和带传球前端放大器。GNS至少需要子卡，至少可以获得最常见的数据采集。

主板的功能模块如图所示2．其核心部件由单片机表示，PIC 16f876 [13](或PIC 18f252，即与前一个pin-to-pin兼容):后者通过SPI(串行外围接口)与无线电收发器通信，基于Cypress CYWUSB6935芯片[14］．在我们的实现，我们采用了基于赛普拉斯“高速多通道收发器”，由斯坦S.p.A的意大利媒体企业，专业从事射频模块的设计制作[15］．

连接器的MCU，SPI和PWM（脉冲宽度调制器）线路和其他MCU通用信号的所有模拟输入都可用，可以插入子卡。以这种方式，可以控制和获取更多数量的信号，以及处理由Ad Hoc电子电路组成的特殊用途卡，如在MNS和ANS的情况下。

编程/调试接口提供了一个ICD(在线调试)开关，允许用户直接在MCU上上传和调试固件。电源单元(PU)监控电池状态，如果有外部电源供应，PU控制和调节电池充电。I/O单元由一个非常简单的接口表示，它允许MCU从现场只获取非常有限的信号数量。虽然MCU可以处理8数字(即开关)输入、8数字输出和4个模拟输入通道，但板上电路只允许管理1个数字输入、1个数字输出和1个模拟输入通道:为了获得更多的I/O容量，必须在主板上插入子卡。

这样的设计选择是由事实，在一般情况下，可以很方便地去耦网络运营设施和功能，它驻留在一个节点的主板，从涉及利用特设组件的特定能力的动机。此外，应该指出的是，在一个GN，只有I的有限数目的情况下/ O线通常需要满足的数据采集要求。

数字3.介绍了在我们的研究活动中开发的传感器主板。在单片机上实现了无线传感器网络的各个协议层、处理射频收发器的驱动程序、管理功率单元的软件部分以及信号采集和信号调理。

如已经提到的，网络的中心元件是水槽，其包括两个主要的元件：一个网络控制器水槽（NSC），和一个接收器管理器（SM）。前者的硬件和固件类似于一个公共传感器节点的，而后者由一个单一的板ARM（高级RISC机器）的计算机（启动Linux），通过TECHNOLOGIC系统产生的[16］．

NSC实际管理传感器网络并提供适当的同步，从而允许mnn估计它们与ANs的距离(见章节)2．4）.所述SM根据三角测量算法集MN的相关的距离（从ANS）数据，并对它们进行处理。最后，SM通过利用由SNMP代理或通过Web服务提供的功能发布的MN的立场。

为了达到这一目的，SM不断地与NSC通信，以获取从mnn获得的任何信息，并向ANs发送命令，从而触发它们产生超声波脉冲。此外，SM还收集从GNs中获得的数据。SM将来自节点的信息存储在一个内部实时数据库中，三角化过程和gnn收集的数据发布过程也可以访问该数据库。接收器的功能块如图所示4.．

2.1。锚节点

在图5.，描绘了形成超声波透射电子器件的块。可以看出，设计尽可能简单，以降低功耗和维度。所有操作都由主板的MCU控制。通过通过PWM（脉冲宽度调制）信号产生的PWM（脉冲宽度调制）信号产生的超声波脉冲，该PWM（脉冲宽度调制）信号驱动直接连接到超声发射装置的放大器/电压缓冲器[12］．

2.2。移动节点

移动节点超声波电子器件由图中所示的块组成6.．对于锚节点，脉冲检测尽可能的简单。

The ultrasonic received signal is first filtered with a band pass filter (BPF) at 40 kHz and then amplified 1000 times to get voltages of about 2 volts. Pulse detection is performed by exploiting the MCU external interrupt (INT) facility. When the received signal exceeds a threshold, the interrupt is generated and the delay of the pulse is measured (see Figure7.）.通过过滤由MCU提供的PWM信号来产生阈值：通过改变PWM的占空比，可以改变由LPF（低通滤波器）提取的平均值。在MN开始其操作之前确定阈值：在侦听窗口期间的最大噪声水平上方选择其值。以这种方式进行，延迟测量误差最小化，系统可以适应不同的噪声水平。

2.3。通信协议

实现的访问协议非常简单，可以被视为轮询算法的修改版本。基本思想在两个不同阶段划分网络操作。在前一个，称为轮询阶段（PP）期间，水槽循环地发送ans命令以强制发射超声波脉冲系。然后，水槽轮询MNS，以从每个MN接收脉冲所花费的时间来达到它。为了向AN / MN发送/接收命令/数据，接收器将轮询请求发送到寻址的锚/移动节点，这反过来必须在特定时间间隔内用轮询响应分组响应。

在向所有ANs发送命令并轮询每个MN之后，第二个阶段即Aloha阶段(AP)开始。接收器定期广播信标(BEAC)，并监听信道一段时间。在接收到信标时，绑定的GN节点可以(通过TX-REQuest方式)通知汇聚，它从字段获得了新数据，或者未绑定的节点可以通过发送BIND-REQuest包请求进入网络。

在前者的情况下，信宿轮询GN，从而使它能够发送所获取的信息;在后者的情况下，信宿结合新节点并把它发送一个绑定响应包，含有一个唯一的标识符，通过该信宿将轮询在以下所有的数据交换的传感器。数字8.示意性地表示接收器和传感器节点之间的不同交易类型。

在图中报告了WSN内使用的各种数据包类型9.．该分组标记为（a）的由AP在信宿发送的;数据包（b）和（c）是由信宿和想要进入网络的未结合的节点交换。数据包（d）和（e）是在轮询阶段使用的AN，MNS和GNS通信;而最后的分组（f）通过一个GN发送到通知信宿它有数据要发送。

２.４.同步、测量和数据收集

设置网络时，移动节点的本地化可以启动：图8.显示正在发生的操作。宿节点通过广播分组开始，指挥锚节点发送超声波脉冲。因为这个包是广播的，所以移动节点也接收它:所以他们使用这个包作为时间参考来测量下一个超声脉冲的飞行时间(ToF)。每个移动节点的ToF测量在检测到超声脉冲时结束，如图所示10，或经过硬编码超时。通过使用部分中描述的硬件来执行超声波检测2．2．由于单跳网络的节点到节点的距离很短，无线电传播延迟可以被认为是零，为了获得精确的距离测量，只有固件和硬件延迟必须从ToF中抵消。这些延迟是由无线电分组处理和控制超声波产生的电子设备引起的[17］．

在命令传输后的固定时间内，接收器开始轮询阶段，从每个移动节点收集测量数据。每个轮询节点将自己的ToF测量数据传输给sink;后者记录测量:当一个移动节点有一个由至少三个测量组成的集合时，它的位置可以被固定。用于估计移动节点位置的算法是基于三边测量的，将在本节中描述2．5．

轮询阶段是最耗时的阶段，特别是如果必须本地化大量的移动节点，因为必须收集所有移动节点的测量。为了改善这种操作，已经引入了基于位置的方法。当系统启动本地化时，通过以公正的方式轮询与接收器相关联的所有节点来执行轮询阶段。然而，当已知节点的位置时，可以通过使用巧妙的方法来完成轮询。移动节点只能检测从放置在它们上方的小面积中的锚点节点的超声波脉冲，从而当沉没命令锚定时_j为了传输超声脉冲，它随后只探查之前定位在AN附近的可移动节点_j．采用这种技术，它缓慢运动的假设下工作，只有很少的节点进行轮询：因此，轮询阶段的持续时间被降低。

2.5。位置固定

当采集到同一移动节点的至少三次飞行时间测量值时，可以使用三边测量算法来估计节点位置[18］．

假设音速等于，计算来自锚节点的移动节点的距离。从地面的高度被认为是固定的，即，每个移动节点的高度是系统所知的并且在时间期间不会改变。例如，当移动节点附在机架，手推车或叉车上时，这种假设很容易满足：在网络启动期间，移动节点可以将其高度传输到宿。对实现算法的进一步改进将允许去除该假设。

算法的第一步是计算三个飞行时间半径球的交叉点：通过将所有内容投影到移动节点所在的平面上（来自锚点节点的地面的高度和特定移动节点的高度）现在使用）我们将考虑圈子而不是球形。圆的半径与飞行时间半径紧密相关，因此我们将使用相同的符号。由于TOF计算过程中的错误或不准确，这一步骤可以产生三种情况：（i）所有圈子相交，所以有六个交叉点，（ii）并非所有的圆圈相交，所以有四个交叉点，（iii）只有两个圆圈相交。

在后者的情况下，定位是不可能的，而在第2例，交叉点被以同样的方式的算法的步骤2中进行处理。首先，创建一套属于不同交叉口三个或两个最近点。第二，所估计的位置被评价为三个或两个点的质量中心。数字11准确地显示了所有飞行时间半径球相交时的结果。灰色三角形由相交圆的三个最近的点(用三角形标记)创建，估计的位置是它的质心(黑点)。

3.实验结果

测试活动有两个主要目标。第一个目的是评估无线传感器网络所采用的无线调制解调器的实际特性。具体而言，目标是更好地确定无线电设备在不同操作条件下提供的覆盖范围和抗干扰能力。第二组测试是为了估计所采用的定位算法在确定MNs位置时所能达到的精度。关于覆盖范围和抗干扰能力，在一座大楼的一层进行了一些测试，其中有几个办公室和实验室。

为了估计无线电收发机的覆盖范围，我们在本部门所在大楼的一层收集了一套测量数据。该楼层由两排相邻的办公室和实验室组成，由通道分隔。特别的是，房间之间的墙是用钢筋混凝土建造的，而通道和房间之间的墙是玻璃板:环境可以看作是准开放空间。水槽被放置在通道的中间。

当通过使用最大功率（15dbm）传输分组时，覆盖区域在从节点的每个方向上延伸到大约25米，并且允许使用单个汇来覆盖整个地板。已经测量，通过在6 dBm下传输，95％的地板也被覆盖，允许节省电池。此外，在Quasifree空间条件下执行的长距离测量突出显示约500μm的最大传输范围。This proves that, within an open space (e.g., a storeroom, a hangar), a node may be about 150–200 m away from the sink, therefore, as long as the sink is suitably placed, the WSN may cover an area of about 25000 m²．

从表格中报告的百分比1那2， 和3.，可以注意到，对于某些高功率级，接收包的数量会减少:这种影响是由于墙壁和物体的更强的反射和散射效应造成的干扰造成的。以上考虑的多径和阴影效应是唯一产生干扰的。由于多路访问方案是基于轮询的，所以增加节点数量对正确接收的数据包数量没有影响。

通过研究同信道和邻接信道的抗干扰能力来评估其抗干扰能力。测试是在另一台无线电收发机的帮助下进行的，这台无线电收发机的程序设计适当，以便产生相同频率或相邻信道的信号。共信道测试使用不同的伪码，而在邻接信道测试中，主信号和干扰信号使用相同的伪码。在这两种情况下，都有很好的抗干扰能力。表格4.当干扰信号出现在同一信道上，但伪噪声传播序列不同时，报告正确接收的包数。此外，在相同的伪噪声传播序列下，干扰信号对相邻信道的影响总结在表中5.．这两组结果都证实了它们对干扰具有良好的免疫力。

最后，为了评估超声定位子系统的性能，采用了一个简化的实验台。我们实验室的天花板上已经安装了4个ANs，一个MN已经移到了下面的区域。数字12显示静止数Mn的位置估计;数字13示出代替跟踪沿路径移动的MN。动态节点的位置落在约1厘米的面积内²：这是由于随机TOF测量错误。沿路径移动的MN的跟踪显示出更大的误差，但是总是小于20cm。

由于超声发射装置和接收器的窄光束，天花板高度和MN的高度影响每个A的超声波覆盖面积。具体地，具有约3米的天花板高度，每个安装的覆盖面积约为2.5m半径的圆。

4.仿真结果

为了评估基于前几节描述的架构的定位系统在工作的无线传感器网络中的性能，进行了一些仿真。仿真程序用Matlab编写，表中列出了仿真中最重要的参数6.．两种不同的策略可用于轮询的AN。

在“光栅扫描”策略中，所有ANs在每个周期使用光栅方案(即逐行扫描它们)进行轮询，然后切换到专门从移动设备收集数据的轮询阶段。在“智能扫描”策略下，只有那些在mnn先前估计位置附近的ANs被调查。所有其他锚节点都不轮询，因此缩短了两次本地化之间的时间。该方法在无线传感器网络域内mnn较少或在小区域内聚类时效果较好。当mnn在控制区内均匀分布时，“智能扫描”方法的改进就消失了。为了考虑进入系统的新MN节点，定期执行“光栅扫描”轮询以发现新节点的位置。

数字14示出了在由定位系统所覆盖的区域内的不同的速度移动的6名MN的跟踪。

数字15那16那17， 和18和表7.-10show the tracking errors and their statistics for two kinds of simulations: 6 MNs all moving at 1 m/s and 6 MNs moving at0.1 0.5 0.9 1.25 1.6 2.6 2m / s。从图中可以看出，误差始终小于0.2 m(只有两点超过这个值)。

当考虑所有节点以相同速度移动的模拟时，表7.和8.显示使用“智能扫描”策略的错误比使用“光栅扫描”策略的错误要低一些。此外，在相同的模拟时间内，我们使用“智能扫描”策略获得了大约60个定位，而仅使用“光栅扫描”策略获得了33个定位。“智能扫描”轮询的优点是系统可以对mnn执行更精确的跟踪，因为它在AN轮询阶段花费的时间更少。

考虑到MNS以不同的速度移动MNS的模拟，我们可以看到我们为节点移动缓慢而获得非常小的错误，而节点略微增加的错误略微增加。

考虑到模拟和真实实验，必须强调刷新率限制是由于用于执行本地化(即超声波)的物理系统，而不是通信或信道访问协议。锚的轮询速度不能快于超声脉冲从AN到其覆盖区域的最远点所需的时间。通过以更智能的方式(例如，同时轮询多个但不相邻的AN)轮询ANs，性能可能会进一步提高，但轮询速率的下限总是存在的。

5.结论

针对室内定位的需要，设计并实现了一种新颖的无线传感器网络。网络按照单跳传输方案运行:汇聚协调所有锚节点和移动节点对后者进行定位;此外，具有不同“身份”的其他节点(例如，测量温度)由网络处理。

测量结果表明，使用本文所述的硬件和算法，接收器可以控制约25000 m的开放空间²；超声定位系统对静止mnn的定位精度约为2 cm，对移动mnn的定位精度约为15 cm。

通过测量得到的精度与模拟得到的精度非常接近:特定路径的平均误差在2 ~ 5 cm之间，而绝对最大误差限制在20 cm左右。仿真结果表明，采用更智能的轮询策略可以略微提高系统的精度。超声脉冲的传播速度决定了轮询速率的下限。

我们正在考虑的一个可能的进化包括使用多跳协议来在一个层次框架组织网络。通过这种方式，来自汇点的数据由更高级别收集，其中节点充当数据集中器。这种方法可以以金字塔的方式重复，将数据传递到一个独特的控制点。

致谢

这项工作得到了意大利教育和研究部(MIUR)在AIBER项目框架内的部分支持。该论文是在2007年意大利Bussolengo(维罗纳)IMMERSCOM上发表的邀请贡献的扩展版本。

参考

1. M. Y. Ibrahim和A. Fernandes，“移动机器人导航技术的研究”在工业技术的IEEE国际会议论文集（ICIT '04），第1卷，230-236页，突尼斯哈马梅特，2004年12月。视图:出版商的网站|谷歌学者
2. D. P. Stormont和A. Kutiyanawala，“使用三角测量的自主救援机器人的三角测量”，“IEEE国际讲习班关于安全，安全和救援机器人的课程（SSRR'07），第1-6页，罗马，意大利，2007年9月。视图:出版商的网站|谷歌学者
3. H. H.-H.林，C.C.-c。Tsai和J. J.-C。HSU，“通过模糊自适应扩展信息过滤”自主移动机器人的超声本质和姿势跟踪，“出现在IEEE仪器仪表与测量汇刊．视图:出版商的网站|谷歌学者
4. M. Gröhn, T. Lokki和L. Savioja，“在多模式虚拟环境中使用双耳听觉进行定位”，刊于第十七届国际声学大会论文集(ICA '01)，第四卷，意大利罗马，2001年9月。视图:谷歌学者
5. J. Breebaart, J. Herre, L. Villemoes et al.，“多通道移动:MPEG环绕双耳渲染”第29届国际音频工程学会会议论文集(AES '06)，第1-13页，韩国首尔，2006年9月。视图:谷歌学者
6. M.格罗恩，T. Lokki，L. Savioja和T. Takala先生“在身临其境的可视化音频的作用的某些方面，”在视觉数据探索和分析VIII，第4302卷Spie诉讼程序，PP。13-22，圣何塞，加利福尼亚州，美国，2001年1月。视图:出版商的网站|谷歌学者
7. Y. Nakazato, M. Kanbara，和N. Yokoya，“谨慎的用户定位标记”，在第八届IEEE可穿戴计算机国际研讨会论文集(ISWC '04)，第1卷，172-173页，美国弗吉尼亚州阿灵顿，2004年10 - 11月。视图:出版商的网站|谷歌学者
8. R. Singh，L. Macchi和C. S. Regazzoni，“室内环境中静态定位的几何定位位置方法”的统计学建模，“国际研讨会上无线个人多媒体通信的程序（WPMC '05）， 2005年9月，丹麦奥尔堡。视图:谷歌学者
9. E. Elnahrawy，L. Xiaoyan和R. P. Martin，“使用信号强度的定位极限：比较研究，”第1届IEEE通信协会传感器和临时通信和网络会议的诉讼程序（Secon '04），第406-414页，圣克拉拉，加州，美国，2004年10月。视图:出版商的网站|谷歌学者
10. 徐建军，马明华，“基于超宽带到达时差的位置估计”，中华人民大学学报(自然科学版)，科学、测量与技术，第2卷，第2期1，页53-58,2008。视图:出版商的网站|谷歌学者
11. A. Boukerche, H. A. B. de Oliveira, E. F. Nakamura, and A. A. F. Loureiro，“朝向传感器网络中节点定位和数据路由的综合解决方案”第12届IEEE计算机与通信研讨会论文集，第449-454页，Aveiro，葡萄牙，2007年7月。视图:出版商的网站|谷歌学者
12. http://www.alldatasheet.com/datasheet-pdf/pdf/109543/ETC/400ST160.html．
13. http://www.microchip.com.．
14. 赛普拉斯，“Cywusb6935：Wirelessusb TM LS 2.4 GHz DSSS无线电SoC，”数据表，http://www.cypress.com．视图:谷歌学者
15. http://www.aurelwireless.com．
16. http://www.embeddedarm.com．
17. N. Priyantha, A. Chakraborty，和H. Balakrishnan，《板球定位支持系统第六届ACM/IEEE移动计算和网络国际会议论文集，第32-43页，美国马萨诸塞州波士顿，2000年8月。视图:出版商的网站|谷歌学者
18. A. Mandal, C. V. Lopes, T. Givargis, A. Haghighat, R. Jurdak，和P. Baldi，“Beep:使用可听到的声音的3D室内定位”，在第二届IEEE消费者通信和网络会议论文集(CCNC’05)，第348-353页，美国内华达州拉斯维加斯，2005年1月。视图:出版商的网站|谷歌学者

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