这篇文档属于类型b（科学综述论文）。以下是针对该文档的学术报告：
作者与机构
本文由Lin Qi（重庆邮电大学通信与信息工程学院）、Yu Liu（重庆邮电大学通信与信息工程学院）、Yue Yu（香港理工大学土地测量及地理资讯学系）、Liang Chen与Ruizhi Chen（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室）合作完成，发表于2024年1月的《Remote Sensing》期刊，标题为《Current Status and Future Trends of Meter-Level Indoor Positioning Technology: A Review》。
主题与背景
本文系统综述了米级室内定位技术的现状与未来趋势。室内定位技术是人工智能（AI）和物联网（IoT）的核心组件，随着室内位置服务（ILBS）需求激增，高精度定位技术（尤其是米级精度）成为研究热点。由于卫星信号在室内环境中易受干扰，研究重点转向基于几何关系、指纹匹配、增量估计和量子导航的替代方案。
核心方法：通过测量基站与移动终端之间的距离或角度（如往返时间RTT、到达时间TOA、到达角AOA）实现定位，包括Wi-Fi FTM（精细时间测量）、超宽带（UWB）、声学信号、伪卫星（Pseudolites）、5G和可见光通信（VLC）。
- Wi-Fi FTM：利用IEEE 802.11mc协议实现异步时钟下的高精度测距，通过多组信号交换减少误差，动态环境中精度可达1米以内（Yu et al., 2021）。
- UWB：凭借超宽频带（>500 MHz）和纳秒级脉冲实现厘米级测距，但易受非视距（NLOS）干扰（Ridolfi et al., 2021）。
- 声学定位：利用声速慢的特性实现低同步误差（0.1 ms对应3.4 cm误差），但需解决多径效应（Xu et al., 2021）。
局限性：几何方法依赖环境部署（如基站密度），且易受多径和NLOS影响。
核心方法：通过离线构建信号特征数据库（如磁场强度、信道状态信息CSI），在线阶段匹配实时数据实现定位。
- 磁场指纹：利用建筑物对地磁场的扭曲效应生成唯一空间特征，动态时间规整（DTW）算法可将精度提升至0.7米（Hanley et al., 2021）。
- CSI指纹：通过分析Wi-Fi子载波振幅和相位差异，比传统RSS（接收信号强度）提供更丰富的多径特征，随机森林模型在视距（LOS）环境下精度达0.2米（Rocamora et al., 2020）。
优势：无需额外基础设施，但数据库构建耗时且需定期更新。
核心方法：通过惯性导航（INS）或视觉里程计（VO）连续推算位置变化。
- 惯性导航：依赖微机电系统（MEMS）传感器积分运动状态，但累积误差显著（如步行10分钟误差达1%距离）。
- 视觉里程计：基于特征点匹配或直接法（如DTAM）估计相机运动，在纹理丰富环境中精度优于0.1米，但动态目标会干扰匹配（He et al., 2020）。
挑战：依赖初始位置且需融合其他定位源（如Wi-Fi）抑制误差。
原理：利用量子纠缠态实现超高精度测距（如冷原子干涉仪CAI）或时间同步（如核磁共振陀螺仪零漂°/h）。中国“墨子号”卫星已验证星地量子通信可行性（Calderaro et al., 2018）。
潜力：理论上可突破传统电磁波限制，但当前成本高且处于实验阶段。
表2总结了11种米级定位技术的覆盖范围、鲁棒性、计算复杂度等指标。例如：
- UWB在30-50米范围内精度最高（15 cm），但成本高；
- 磁场指纹无额外部署成本，但受地磁扰动影响；
- 5G结合大规模天线阵列（Massive MIMO）可实现米级定位，但需解决时间同步误差（50 ns对应15米误差）。
未来方向：
1. 多源融合：结合几何法与指纹法（如Wi-Fi FTM+磁场）提升复杂环境适应性。
2. 智能化：通过深度学习增强场景感知（如NLOS识别）和误差建模（如Kalman滤波优化）。
3. 低成本普及：利用MEMS传感器和开放API（如5G CSI接口）降低部署门槛。
本文首次全面梳理了米级室内定位技术的分类（几何/指纹/增量/量子）和性能边界，为学术界和工业界提供了技术选型指南。其核心贡献包括：
1. 系统性框架：提出以定位原理为维度的分类法，弥补了现有综述的碎片化问题（对比表1中13篇既往综述）。
2. 跨学科视角：涵盖通信（5G）、物理（量子）、测绘（伪卫星）等多领域技术融合。
3. 应用导向：指出“多样化-智能化-普及化”的发展路径，推动技术落地至物流、应急疏散等场景。
亮点：
- 首次将量子导航纳入室内定位技术图谱；
- 提出环境感知（如动态目标分割）与数据增强（如GAN生成指纹库）的前沿方向。
（注：全文约2000字，严格遵循术语翻译规范，如“非视距（NLOS）”“微机电系统（MEMS）”等首次出现时标注英文。）