基於室內WiFi環境的用戶自激髮式弱定位方法研究

《基於室內WiFi環境的用戶自激髮式弱定位方法研究》是依託東南大學，由董愷擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於室內WiFi環境的用戶自激髮式弱定位方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：董愷
• 依託單位：東南大學

中文摘要

室內定位技術的研究發展近年來呈現出“定位更精準”與“部署更簡單”的趨勢。從“定位更精準”角度進行的技術研究已經較為成熟；而從“部署更簡單”角度進行的技術研究才剛剛起步。現有室內定位技術往往對定位精準度給予了足夠的關注，然而僅有部分近期的工作研究如何降低系統開銷，更鮮有工作能夠系統性地在兩者間進行權衡。在很多現實生活的套用場景，現有室內定位系統的部署代價仍然過高而難以適用。.本項目以低代價為目標，研究基於室內WiFi環境的用戶自激髮式弱定位方法，以權衡定位的精準度與開銷。該方法使用室內環境現有的WiFi信號，無需部署額外的基礎設施，只基於少量接收信號強度（RSS）等普通用戶可輕易獲取的信息，即可完成定位系統部署。本項目擬解決由RSS信息少量高噪導致的維度不匹配問題與過擬合問題，並結合用戶智慧型手機集成的感測器，對定位結果進行最佳化。該方法可套用於如場館導航、商場購物、醫院就診、商務辦公等場景。

結題摘要

室內定位技術的研究發展近年來呈現出“定位更精準”與“部署更簡單”的趨勢。從“定位更精準”角度進行的技術研究已經較為成熟；而從“部署更簡單”角度進行的技術研究才剛剛起步。現有室內定位技術往往對定位精準度給予了足夠的關注，然而僅有部分近期的工作研究如何降低系統開銷，更鮮有工作能夠系統性地在兩者間進行權衡。在很多現實生活的套用場景，現有室內定位系統的部署代價仍然過高而難以適用。本項目針對低代價的室內定位該較新的研究領域中亟需解決的理論和關鍵技術問題，研究基於WiFi 環境的用戶自激髮式弱定位方法、與結合感測器信息的用戶自激髮式若定位最佳化方法。現有的室內定位指紋技術，為現有的WLAN基礎設施提供了增值的本地化服務，而不需要任何專門的硬體。基於指紋定位系統的部署需要對接收到的信號強度信息進行大量的測量，以生成位置指紋資料庫。然而，這一要求在大多數室內環境中很少能得到滿足。在這個項目中，我們針對上述普遍存在的問題，即當收集到的測量信號強度信息不足時，論證了現有的位置指紋方法在處理不足的位置指紋的局限性。本項目研究了一種基於最大似然估計的接收信號強度測量中降低噪聲的新方法，並利用隨機梯度下降算法計算位置指紋不足的位置。實驗結果表明，即使只有少量的RSS測量數據，該方法也能獲得較好的定位性能。特別是當每個位置的觀測值較少時，該方法在定位精度上具有明顯的優越性。現有的室內導航系統，大部分依賴於足夠的無線信號和信號源。儘管如此，部署這樣一個系統需要定期進行現場調查，這是一項耗時和勞動密集的工作。為了解決這個問題，在這個項目中，我們提出了“獨木舟”（Canoe），一個考慮購物中心場景的室內導航系統。在Canoe系統中，我們不假設任何先驗知識，例如樓層平面圖或店鋪位置、接入點位置或電源設定、歷史RSS測量或指紋等，Canoe只要求店主在其店鋪的入口處收集並發布RSS值，並且可以通過比較觀察到的RSS值將消費者引導到這些店鋪中的任何一個。消費者和商店的位置估計最大似然估計。這樣，可以精確計算目標商店相對於消費者當前方向的方向，從而確定消費者應該移動的方向。我們使用真實世界的數據集進行了廣泛的模擬。我們在一個真實的購物中心進行的實驗表明，如果50%的商店發布RSS值，Canoe可以在30秒內精確地導航消費者，錯誤率低於9%。