《基於移動感知的室內指紋定位可通用性問題研究》是依託太原理工大學，由陳永樂擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於移動感知的室內指紋定位可通用性問題研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：陳永樂
- 依託單位：太原理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
室內指紋定位為基於位置服務在全球室內空間中的普適套用提供了巨大潛力，但是在室內指紋定位的可通用性研究中仍然面臨著諸多挑戰。本項目主要從指紋定位的性能、成本和能耗三個層面對室內指紋定位的可通用性進行研究，針對室內環境複雜多變、指紋庫構建繁瑣耗時和智慧型手機能耗受限的問題，提出一套多用戶協同感知的低功耗可通用室內指紋定位機制。主要創新點包括多元信號融合的通用指紋建模、多用戶協同感知的指紋庫和室內地圖同時構建，以及空間分層的低功耗指紋定位決策算法等。申請人在指紋定位研究方面具有較好的積累，期望通過本項目的執行取得良好的預期成果，包括發表高水平SCI/EI檢索論文5~7篇，申請國家發明專利2~3項。
結題摘要
本課題基於移動感知的室內指紋定位可通用性問題研究主要圍繞指紋數據採集和質量最佳化、指紋特徵分析、定位性能最佳化、指紋庫與室內語義地圖快速構建等問題展開研究，以解決指紋庫構建繁瑣複雜和定位精度受限兩個現實挑戰為主線，主要完成了以下幾方面創新工作。 （1）在不降低定位精度的條件下，室內指紋的壓縮採樣算法設計；通過建立壓縮採樣模型，利用高斯過程進行信號強度採樣。並通過分析指紋特徵，進一步提出一種聚類方法，提供細粒度能夠處理畸變合成指紋的定位。 （2）指紋特徵模糊相似性分析及消除技術；通過分析大量的指紋距離，我們發現了指紋定位精度的閾值受限於指紋相似性問題，提出了一種基於相似指紋消除的室內指紋定位精度最佳化方法。 （3）細粒度室內指紋定位精度最佳化機制和改進方法；一方面通過慣性測量輔助（IMA）的方法來提高指紋定位的精度；另一方面通過設計軌跡指紋的新型數據結構來替換原有的單點指紋，對傳統離線指紋進行軌跡建模。 （4）輕量級室內AP快速定位技術；通過設計利用手勢切割菲涅爾曲線的CSI特徵來定位AP位置，從而利用AP位置進行三邊定位或信道衰減測距定位，以避免室內指紋定位的繁瑣採樣問題。 （5）多用戶協同感知的室內地圖和指紋庫同時構建方法；針對眾包方法構建指紋庫數據質量低和指紋模糊相似性等問題，提出了一種基於SLAM技術的指紋數據質量最佳化和指紋唯一性增強的算法。 （6）基於語義識別的室內環境的地圖增強技術；利用Wi-Fi的CSI數據來細粒度的描述信號特徵，從而量化室內人員的移動特徵，從而分析室內不同位置空間的功能，以獲得用於地圖增強的上下文信息。 課題組申請發明專利2項，發表學術論文8篇，其中SCI/EI期刊和會議論文3篇。指導碩士研究生5名。
