機會信號導航綜述

劉 涵,方勝良,范有臣,馬淑麗

(航天工程大學， 北京 101416)

1 引言

導航即引導航行，其基本目的是解決運行體“身在何處？取向哪里？”的問題，需要確定運行體的位置、航向以及飛行(待飛)時間。目前全球導航衛星系統(global navigation satellite system,GNSS)憑借其高精度與高穩定性，已成為最常用的導航技術，有著無可替代的優勢，具有代表性的系統包括美國的全球定位系統(global positioning system,GPS)、歐洲的伽利略系統(Galileo)、俄羅斯的GLONASS系統和中國的北斗衛星導航系統(BeiDou navigation satellite system,BDS)。但是，由于GNSS信號自身存在局限性，如信號到達地球表面功率低、在傳輸過程中容易受到干擾和遮擋等，僅依靠GNSS進行導航往往存在一定的風險，因此機會信號導航(navigation via signal of opportunity,NAVSOP)系統作為一種有效的輔助手段備受青睞。

機會信號導航是指將環境中所有潛在的無線電信號視為機會信號(signal of opportunity,SOP)，并從中提取位置和時間信息用以導航，常見的機會信號包括Wi-Fi信號、電視信號、廣播信號、低軌衛星信號等。NAVSOP所追蹤的信號不是以導航為目的發射的，其原理與GNSS信號實現導航的原理也有所不同。NAVSOP大多是小范圍進行的，首先在特定坐標系下確定目標的相對位置，再進一步推廣到地理空間進而實現導航。此外，傳統的陸基或星基無線電導航系統主要是針對特定頻段的信號，NAVSOP則是通過接收環境中已有的多頻段隨機信號來實現，因此在對信號進行選擇、預處理以及參數估計等方面都于傳統的導航系統大相徑庭。NAVSOP工作流程如圖1所示。

圖1 NAVSOP的工作流程框圖

2 機會信號導航定位方法

導航與定位常被并列提出，二者區別在于導航是針對運行體的運動控制技術，而定位則是一種公共的泛在信息服務。導航的核心是實現運行體的定位，NAVSOP的關鍵也在于利用信號進行定位。首先要選擇合適的信號進行接收解調，接著確定定位參量，再根據定位模型建立觀測方程，最后解算方程并評定精度。下面介紹NAVSOP中常用的定位方法以及影響定位精度的因素。

2.1 定位方法介紹

1) 基于TOA定位

基于TOA(time of arrival)的定位是一種測距定位法(信號的到達時間乘以傳播速度得到距離)。當基站數量大于等于3時，便可估計出二維平面目標的位置；當基站數量大于等于4時，則可用于三維空間中目標的位置的估計。其原理如圖2所示(以3個基站為例)。

圖2 TOA定位原理示意圖

其中， 1、2、3分別為3個定位基站，為待測目標。設的坐標為(,)，基站的坐標為(,)。

(1)

式(1)中:表示電磁波傳播的速度，表示基站和目標之間的距離。在測量過程中不可避免地存在誤差，利用最小二乘法，根據方程組(1)可以估計出目標的坐標為(,)。

TOA可在多路徑環境中使用，并提供分米級測距精度。但是該方法不僅需要視距(line of sight,LOS)傳播的條件，還要求目標和各個基站接收機的時鐘嚴格同步，且網絡設計較為復雜，加大了成本。

2) 基于TDOA定位

雙曲線上的點到2個焦點距離之差為定值，基于TDOA(time difference of arrival)測距定位正式利用這一特性，將其中一個基站設為參考基站，分別以參考基站和其他定位基站為雙曲線的焦點，通過目標到不同基站的到達時間差，獲得目標到基站之間的距離差。該方法在定位時所需的基站數量和TOA一致。其原理如圖3所示(以3個基站為例)。

圖3 TDOA定位原理示意圖

其中，1為參考基站，2、3分別為2個定位基站，分別以1、2和1、3為焦點畫出雙曲線，2個雙曲線交點的位置即為待測目標。設的坐標為(,)，基站的坐標為(,)。

(2)

在已知基站坐標的情況下，可利用最小二乘法獲得的坐標(,)。TDOA的只需基站之間時鐘同步，不像TOA那樣嚴苛，通過將各個基站通過同步線纜組建在同一個網絡內便可實現上述要求。因此，TDOA在工程應用中應用廣泛，但也需要LOS條件。

3) 基于AOA定位

基于AOA(angle of arrival)定位主要通過測量坐標已知的多個基站發射的無線電信號到達接收機的角度，根據角度值畫出直線位置線，交點即為待測目標的估計位置。其原理如圖4所示(以2個基站為例)。

圖4 AOA定位原理示意圖

設目標的坐標為(,)，2個基站的坐標分別為(,),(,)，，則到各個基站的觀測角與基站坐標的關系為：

(3)

當基站數量大于等于2時，同樣的，可以通過最小二乘法根據上式得到目標的位置。為了提高定位精度，常用的2種經典的譜估計方法分別是多重信號分類(multiple signal classification,MUSIC)算法和旋轉不變子空間(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。在實際應用中，一般采用陣列天線來獲得AOA的估計值。

雖然基于AOA的定位方法需要的基站數量相對較少，也不需要嚴格的時鐘同步，但是它對天線的要求比較高，也需要假定LOS條件，同時很容易受多徑效應和信道衰落的影響。

4) 基于多普勒頻率差定位

多普勒頻率是由接收機和目標之間相對運動產生的。多普勒頻率差定位是利用平臺上接收機所偵收到信號的頻率差來確定目標位置的一種定位技術，主要包括靜止平臺對運動目標、運動平臺對靜止目標、運動平臺對運動目標(二者不是相對靜止)3種。

以運動平臺對固定目標的定位為例，定位原理如圖5所示。設1、2為2個探測平臺，為待測目標。設的坐標為(,,)，平臺1、2在時刻的坐標分別為(1,1,1)和(2,2,2)，平臺的運動速度為(,,)，輻射源發射信號的頻率為，假設基站在不同位置所接收到的頻率差為，則

(4)

當接收機參數已知時刻通過式(4)確定一個包含目標的曲面，多次測量獲得多個曲面，交點處即為目標的位置。

圖5 多普勒頻率差定位原理示意圖

5) 基于RSSI定位

RSSI(receiver signal strength indication)定位法是通過信號強度和已知的信道衰減模型，根據定位目標所在位置的接收功率來推算發射AP(access point)與接收終端的距離，從而對目標位置進行估計。設目標的坐標為(,)，基站的AP的坐標為(,)。其定位原理如圖6所示。

圖6 RSSI定位原理示意圖

根據傳播損耗模型，基于RSSI的幾何定位法建立接收功率與距離的關系為：

(5)

式中:()表示與發射源距離為處的接收功率，表示信道衰減系數，表示遮蔽因子服從均值為0的高斯分布。

基于RSSI位置估計的幾何定位算法一般有2種：一種是對式(5)進行變換得到關于的表達式，再利用最小二乘法估計目標位置；另一種是利用式(5)中的參數建立似然函數，對目標位置進行極大似然估計，常用的估計方法有網格搜索法、共軛梯度法等。但是這類方法只適用于固定場所的定位。

另一種更常用的是基于指紋的RSSI值定位，基本流程：首先在離線階段采集場景各個位置的RSSI指紋并進行預處理，構建一個數據庫，在線定位時，根據實時獲取的RSSI和AP地址與數據庫中的值進行匹配，尋找最接近的點作為目標位置的估計值。

雖然不需要像TDOA和AOA方法一樣提供利用RSSI定位需要預先知道發送信號強度和信道衰減模型，否則將無法估計距離。隨著距離的增加，信號強度很容易受到受多徑效應和信道特性的影響，因此RSSI多用于小范圍定位。

6) 混合定位

由于各個獨立的定位方法都或多或少存在著局限性，因此，研究人員嘗試將這些獨立的方法結合起來，獲得一加一大于二的效果，混合定位應運而生。文獻[7]介紹了一些常見的混合定位方法以及它們的優點，如表1。

表1 常用混合定位方法

2.2 定位精度影響因素

一般來說，基于AOA和TOA/TDOA的方法比基于RSS的方法定位精確度更高，但是除了算法本身的誤差，定位精度還會收到其他一些外界因素的影響，常見的有如下幾個。

1) 多徑效應

多徑效應是指信號經過不同的路徑傳播后，各個分量到達接收端的時間不同，按各自相位相互疊加而造成干擾，使得原來的信號失真或者產生錯誤。多徑效應對TDOA、AOA、RSSI的定位精度都會產生一定的影響。

2) 非視距傳播

視距傳播是指電波沿直線從發射點傳播到接收點(一般要包括地面的反射波)的一種傳播方式，它是獲得較準確的信號特征量值的前提條件。非視距(non line of sight,LOS)直觀的解釋就是，當處在室內環境或者室外存在較為密集的障礙物時，收發設備“視線”受阻而無法“看到”對方，此時電波只能過反射、折射等方式進行傳播，對目標的定位會有很大偏差。

3) 多址干擾

當環境中存在多個發射裝置時，基站不止能夠接收到目標發射的信號，還會接收到來自其他非目標設備所發射的信號，這些信號相互干擾從而對定位精度產生影響。針對這一問題，可以采取分時接收的方法。

3 機會信號導航定位技術現狀

傳統的機會信號包括調頻和調幅廣播信號、衛星無線電、電視信號、手機發射網等，隨著通信和互聯網的不斷發展，涌現了如藍牙、超寬帶(ultra wide band,UWB)、可見光等一批新興的數據類型。根據Fisher提出的NP(navigation potential)理論，某一些機會信號會比其他類型的信號更加適合導航，本章中將詳細介紹一些常用的NAVSOP。

3.1 基于藍牙信號的定位

藍牙技術支持設備短距離通信，成本低、功耗小、定位方法簡單，且由于體積小易集成在手機、個人電腦等移動設備上，終端只需開啟藍牙功能就可以在局域網覆蓋范圍被識別到，非常適合用于小范圍室內定位。一般通過建立RSSI值與距離的模型來實現定位：首先鋪設藍牙信標，信標向周圍廣播信號和數據包；當設備進入信號覆蓋的范圍時，測出其在不同基站下的RSSI值；最后通過藍牙設備內置的定位算法測出具體位置。但基于RSSI的模型建立往往存在困難，針對此類問題，研究人員尋求指紋定位的方法，文獻[20]詳細研究了低功耗藍牙(bluetooth low energy,BLE)的指紋，并量化了連續BLE掃描的真實功率成本，進一步分析BLE定位系統中關鍵參數的選擇，包括信標密度、發射功率和發射頻率等。

藍牙信號一般用于室內定位，除了距離對定位精度有所影響，還需要注意墻壁等遮擋物、陰影衰落、多徑衰落等問題，需要有針對性地建立模型。

3.2 基于UWB信號的定位

UWB通過收發信機之間的納秒級窄脈沖來實現數據傳輸，功耗低、穿透性強、不易被截取。基于RSSI和AOA定位的算法不能發揮出UWB信號的優勢，因此一般選用測距定位的方法。在LOS條件下，信號直達經(DP)一般為接收信號強度的最強徑(SP)，此時利用TOA算法檢測接收信號的峰值即可獲得脈沖到達時刻；在NLOS條件下DP不一定是SP，此時需要用TOA算法進行檢測，包括相干和非相干檢測2種。

TOA的時鐘同步要求很高，難以實現，而TDOA的只需接收機時間同步就能實現同等的定位效果，因此在工程中應用更多。不過要保證接收端的時鐘同步也絕非易事，同時解算TDOA算法得到的非線性方程也是一大挑戰。文獻[25]提出了一種“Whistle”方法，利用幾個異步接收機分別記錄目標信號和一個人工生成的連續信號，根據雙信號傳感和采樣計數技術，可避免時間同步同時實現時間高分辨率；不同于上述的直接消除時間同步技術，文獻[26]通過指定一個“主”基站周期性地向“從”接收站發送時鐘校驗包，跟蹤從站相對主站的時鐘變化趨勢，再通過同步定位算法保持主從站的時鐘同步。

3.3 基于Wi-Fi信號的定位

隨著無線網絡的覆蓋和智能手機的普及，在公共場所中，Wi-Fi網絡的接入點隨處可見。與藍牙信號相比，Wi-Fi信號的覆蓋范圍更廣。傳統的定位方法如TOA、TDOA、AOA等均可使用，但是額外的設備需求增加了成本，而且室內環境復雜，非視距傳播以及多徑效應的存在也為傳播模型的建立帶來了難題，因此利用Wi-Fi信號的RSSI指紋定位技術成為了最佳選項。

基于RSSI指紋定位算法一般有2個方向：一種是利用確定性數據進行數據匹配；一種是利用基于概率的數據進行匹配判定。建立確定性數據的指紋數據庫，一般是將一段時間內參考點的多個AP(access point)的RSSI值取平均作為該點的指紋特征值，在進行定位匹配時，通常以距離或者相似系數來判別數據之間的相似性，文獻[28]介紹了一些常用確定性匹配方法，如表2所示；建立基于概率的指紋庫時則需要保存一段時間參考點的RSSI值概率分布情況，再根據貝葉斯理論估計待測點出現在每個參考點的后驗概率并將其作為權值，再通過WKNN算法最終確定待估計點的位置。

表2 常用確定性匹配方法

目前，針對Wi-Fi信號導航目前的研究重點是指紋數據庫的構建以及定位精度的提高。文獻[29]提出了一種層級學習室內定位系統(hierarchical deep learning indoor localization framework,HDLIL)，采用基于變分自編碼(variational autoencoder,VAE)的特征提取模塊來表征訓練數據的潛在表示，以此來獲取可靠的指紋；文獻[30]針對空間中RSSI指紋特征變化快且難以獲取的情況提出了一種Fast Graph Enhanced算法，擴展了用于模擬無線電環境的三維力導向圖，不僅可以提供高精度定位，而且在一些新興領域如自動駕駛導航也有良好的應用前景。

3.4 基于調頻廣播信號的定位

與藍牙、Wi-Fi、UWB信號相比，調頻(frequency modulation，FM)廣播信號不僅發射基站多、覆蓋范圍廣、信號穩定性高、受干擾小，還有接收成本低的優點，因此是非常適合用于導航。利用FM進行導航主要是基于RSSI來進行定位，有建立信號傳播模型和指紋定位法2種方法。而在復雜環境下，FM信號的傳播模型會受到多種因素影響，難以建立，因此本節主要介紹FM的指紋定位法。

指紋定位法主要是利用環境信道特征的不同來進行定位，根據信號強度RSSI的差異性，創建RSSI向量與位置坐標之間的對應關系，并將其存儲在指紋數據庫中，在定位時，利用匹配算法尋找節點對應的位置坐標。Yoon等通過測量室內多個點的RSSI值，綜合考慮LOS、NLOS、窗戶尺寸、墻壁等多個因素，可得模型：

(,)=max[(,),(,),(,)]

(7)

其中，

(8)

(9)

(10)

其中：代表FM信號發射基站的位置，為待測點，(,)、(,)、分別代表LOS信號、NLOS信號以及其他間接路徑信號強度，表示路徑損耗因子，表示墻壁損耗因子，表示在非視距情況下的某個常數損失值，根據實測數據先得出3個因子的值，并在工作過程中實時校正。

文獻[32]針對外界因素對指紋數據準確性的影響，提出了基于遷移學習模型的指紋庫動態校準算法，通過采集不同時間段的少量校準參考點的數據，來實現對智能終端的實時定位，顯著提高現有FM算法定位綜合性能的同時還節約了人工成本與時間；為探究基于FM的室內定位的長期性能，文獻[34]收集了多個大型多層測試平臺上的數據集，由此評估FM信號在真實環境中的效果，并研究了不同分類器、訓練比例和指紋大小對定位精度的影響，結果表明，從長期看FM信號在室內定位方面具有魯棒性；

基于指紋定位的FM導航算法以其良好的性能在室內有著良好的應用，定位精度可以媲美Wi-Fi信號但同時受到多徑、衰減等問題的影響比Wi-Fi小，此外，將二者結合生成無線指紋用于定位的準確率更高；而在室外定位時，由于空間傳播以及建筑物和地形的遮擋，信號衰減比較嚴重，定位精度不高，因此常與GNSS結合使用。

3.5 基于地面數字電視信號的定位

數字電視信號的帶寬較寬(6 MHz以上)、頻率低，非常適合城市傳播，而且不會像GPS信號那樣受到電離層和多普勒效應的影響。世界三大數字電視標準有美國的ATSC、歐洲的DVB-T和日本的ISDB-T，中國衛星數字電視采用和美、日、歐洲同樣的標準，地面數字電視采用自主研制的 DTMB。DTMB幀結構的基本單元是信號幀，包括幀頭和幀體2個部分。定位過程只需要利用幀頭已知的PN序列進行同步和提取傳輸實時延，并利用不停的頻率區分發射機。通常采用基于時間的測距定位方法，而TOA的要求更為嚴苛，本文中主要介紹TDOA法。

基于DTMB的TDOA定位技術，是通過廣義互相關來提取不同地面數字電視發射機的到達時間差，從而確定接收機的位置，其定位精度取決于通過廣義互相關提取到的時間差精度，定位系統如圖7所示。數字電視發射機的位置可以作為已知量存儲起來，接收設備需要接收最近的3個空間獨立的發射機的數字電視信號，并完成對發射機的偽距測量，計算出用戶接收機的經緯度和時鐘偏差，進而確定用戶的位置。在發射端，將有用信息加到發射信號中，再對PN頭進行BPSK調制以獲得可靠的傳輸效果；在接收端，提前將發射機的坐標存放在接收機的處理器中，通過與發端相同的PN序列產生本地PN序列，將其與接收信號的PN碼幀頭進行相關運算，根據PN序列的相關特性，通過檢測相關峰峰值的相對位置便可估計出不同接收機的到達時間差。

圖7 DTV定位系統示意圖

目前針對DTMB導航也有學者做了大量研究，文獻[39]開展了基于DTMB和RSSI移動終端的導航信息提取技術研究，完成了DTV的高精度測距；文獻[40]根據已有的DTMB框架，對測距定位進行了詳細研究，利用PN序列良好的相關特性對整數和分數階傳輸時延進行估計，可以在不影響現有DTMB接收機的情況下獲得精確定位。

3.6 基于低軌衛星信號的定位

低軌(low earth orbit,LEO)衛星星座地面接收信號強度高、幾何圖形變化快，具有較大的多普勒頻差和較高的可見星幾何位置多樣性，在NAVSOP中有著廣泛的應用。LEO星座系統主要應用于對地快速觀測預警、信息通信等方面，常用的導航算法主要有多普勒頻率定位和測距定位，其中測距定位包括測碼偽距定位和載波測距定位。

基于LEO衛星的定位以多普勒頻率定位為主，該方法最少只需對一顆衛星進行連續追蹤，且不需要測量目標的角度信息和時差信息，不要求衛星姿態，只需要測量多普勒頻率或者變化率即可；測碼偽距單點定位通過接收機接收多顆衛星測碼偽距信息實現實時快速定位，而載波測距定位則是通過接收多顆衛星載波相位信息測距來實現定位，具有更高的精度和平滑性。

作為一種可靠有效的導航增強手段，LEO衛星信號備受關注。考慮到單LEO星座機會信號定位面臨的構型不足問題，文獻[44]提出Iridium/ORBCOMM機會信號融合定位的方法；而對于跟蹤效率低的問題，文獻[45]基于STAN導航范式，利用來自LEO衛星的多普勒頻率和偽距測量，提出了一種時延神經網絡(TDNN)算法，相較于擴展卡爾曼濾波，可以很好地提高衛星的跟蹤性能。

3.7 基于可見光信號的定位

白光LED憑借其綠色環保、成本低廉、不易受電磁干擾、兼具照明和定位功能等特點，在眾多數據類型中脫穎而出。LED的導航常用的定位算法主要有幾何測量法、場景分析法、近似感知法和圖像傳感器成像法4種。

幾何測量法是主要是利用參考點(LED燈的位置)和待測點之間的幾何關系，再進行運算來獲得待測點的位置信息。常用的確定幾何關系的方法主要有三邊定位法(基于RSSI)、三角定位法(基于AOA)和雙曲線定位法(基于TDOA)3種，但是這類方法往往無法同時具備高精度和低復雜度。

場景分析法即指紋識別法，是指通過觀察場景中的特征來推斷待測目標位置的一種方法，類似于前文提到的基于RSSI的指紋識別法，這里也包含離線階段和在線階段。離線階段建立采樣點與移動設備對應關系的數據庫，在線階段實時測量并進行匹配以確定目標位置。這種方法雖然定位速度快且性能穩定，但是離線階段的成本太高。

基于鄰近關系的近似感知法利用節點間的鄰近關系及連通性實現定位，是一種非測距的定位算法。首先布置特定的LED陣列并將它們作為服務接入點，發射帶有位置信息的光信號；當用戶終端進入服務接入點的通信范圍內時，便可獲取該燈的位置信息，再由服務器在數據庫中查找返回接入點的位置及有可能的通信覆蓋范圍。廣告牌算法和質心算法常用于確定用戶終端位置，廣告牌算法是直接將接入點作為用戶終端的位置，而質心算法是將用戶終端所接入點的坐標平均值(或加權值)作為其位置坐標，有助于提高測量精度。

圖像傳感器成像法的原理是在一個平行于LED燈和圖像傳感器之間的平面上放置一個透鏡，同時保證三點(發射點、透鏡中心和接收點)共線，如圖8所示，再利用幾何關系便可以計算出待測點的位置坐標。這種方法不僅可以快速定位，還具備很好的可移植性，且精度較高，是未來LED室內定位的主要研究方向。

圖8 圖像傳感器法定位示意圖

4 機會信號導航的優點與不足

4.1 NAVSOP的優點

1) 信號資源豐富，用戶選擇多樣。從第三章中可以看出，在空間中存在著大量不同類型的機會信號，這就使得用戶可以根據應用場景選擇的一種或幾種機會信號進行導航，以彌補GNSS的缺失。此外，由于信號類型豐富，能夠提供大量互補數據，有助于提高定位的精度。

2) 機會信號功率高且穿透性強。GNSS發射的信號經過遠距離的傳輸，到達地球表面的信號強度非常弱，遠小于周圍環境中的SOP。以GPS信號和FM信號為例，GPS信號大約是以282 W的有效各向同性輻射功率從20 000 km的高空發射，相比之下，另有一個30 km外有效輻射功率為 50 000 W的調頻電臺，二者到達接收機的信號強弱不言自明。此外，機會信號以較低的頻率傳輸，伴隨著強信號功率，在遇到障礙物的時候穿透性更強。

3) 不需要考慮設備部署。由于周圍環境中已經存在了機會信號，所以無需建立額外的發射機，大部分的信號都可以被用戶直接獲取，并且可以較為方便地集成在手持設備等移動端上，減少了接收機的部署。

4) 無線電技術的進步使得機會信號導航可行性更高。不論是硬件層面的設備性能不斷改善、例如發射基站信號更穩定，還是算法層面的理論創新、例如計算方法的更新，都帶來了NAVSOP領域的繁榮與發展。

4.2 NAVSOP存在的不足

近年來，機會信號導航的研究雖然已經得到蓬勃發展，且具備諸多優點， 但是還是存在著一些不足之處：

1) 機會信號的時鐘不夠穩定。時間信息的獲取是測距定位中非常重要的一環，GNSS的時鐘可以達到納秒級精度且穩定度很高，而機會信號往往無法達到這樣的水平，且某些SOP例如電視信號的發射機時鐘非常不穩定，這給基于時間信息的定位帶來很多困難。

2) 多徑效應和非視距傳播問題。根據2.3節的分析，多徑效應和NLOS問題是影響定位精度的主要原因，同時還會對授時造成，尋求的解決方案大多是基于特定信號的特定算法，可以針對性地緩解但不具備普適性。

3) 應用場景受限制。NAVSOP多用于室內環境，主要針對的GNSS被遮擋的問題，對于作戰環境中的惡意干擾研究的相對較少。而且藍牙、Wi-Fi、UWB覆蓋的范圍只存在于室內或者小范圍的室外，發射機高度受限，發射機的地理位置也受限，FM、DTV等機會信號在空中雖然存在但是不夠穩定，難以集中利用，不具備地理位置多樣性的同時還會影響定位精度，這為后續的研究提出了一個很大的難題。

5 結論

NAVSOP已然成為導航領域不可或缺的一部分，對于今后的研究，有以下的幾點建議：

1) 分段互補、分時接收。在多徑環境中，基于射頻特征的位置匹配和對固定的不同多徑分量的利用，都可以采用分段互補；當非目標信號干擾接收基站時，則可以對發送端采取跳時擴頻的方式，接收端采用分時接收的方法。

2) 多信號混合與多數據融合。由于SOP種類多樣且功能不盡相同，采用融合定位，可以有效地應對復雜多變的環境。目前基于傳統的無線電信號導航已經有了相當成熟的處理體系，但是光信號等非無線電信號還有很大的探索空間。此外，如何實現不同類型信號的兼容與數據集成也需要開展深入研究。

3) 開發更具普適性的定位算法。由于SOP種類多樣，每一種信號適用的定位算法也不盡相同，在實現信號融合的基礎上，開發出一種普適性較強的定位解算算法迫在眉睫。不僅更加方便還可以簡化計算節約資源，在低信噪比與信號嚴重交疊的情況下實現信號分選。

4) 探索機會信號在多個場景下的應用。隨著硬件設備性能的不斷提高，機會信號的強度、穩定性以及覆蓋范圍都在不斷提高，很多信號(如Wi-Fi)在室外環境也有一定的覆蓋；而LEO衛星信號在沙漠、海洋等區域是一種有效輔助導航手段，同時這類信號由于到達地面強度高、不易被遮擋，在室內定位也有非常好應用前景。