自適應室內無線信號變化的低代價高精度定位技術研究

《自適應室內無線信號變化的低代價高精度定位技術研究》是依託北京郵電大學，由趙方擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：自適應室內無線信號變化的低代價高精度定位技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：趙方
• 依託單位：北京郵電大學

項目摘要

作為無線定位導航技術的一個重要研究方向，室內無線定位技術具有廣泛的套用前景。受多徑衰落、視距阻擋、人員活動及環境變化等多種因素影響，室內無線信號傳播具有較強的時變特性，同時存在覆蓋盲區，這對實現高精度、全覆蓋室內定位提出了挑戰。本課題把機器學習理論和多模融合技術套用於室內定位。通過構建基於高斯核的無線信號相似度模型，利用AP覆蓋的連續性對位置進行空域濾波，提高射頻地圖匹配精度和降低線上計算複雜度；採用無位置標記數據輔助方法，構建訓練樣本之間的圖正則化表示，使用半監督學習方式訓練定位模型，降低定位模型訓練代價；採用基於特徵空間映射的定位模型遷移學習方法，賦予定位模型自適應環境變化的能力；採用基於動態貝葉斯網路的多模異構信號融合方法和基於選擇性加權的同構位置信息融合方法,提高定位精度和拓展定位覆蓋範圍。最後搭建專用測試平台，對本項目所提出的定位技術和多模融合模型進行實際驗證。

結題摘要

作為無線定位導航技術的一個重要研究方向，室內無線定位技術具有廣泛的套用前景。受多徑衰落等多種因素影響，室內無線信號傳播具有較強時變特性，對實現高精度、全覆蓋室內定位提出了挑戰。本項目把機器學習理論和多模融合技術套用於室內定位。通過構建基於高斯核無線信號相似度模型，利用AP覆蓋的連續性對位置進行時空域濾波，提高了射頻地圖匹配精度並降低線上計算複雜度；採用無位置標記數據輔助方法，構建訓練樣本之間的圖正則化表示，使用半監督學習方法訓練定位模型，降低定位模型訓練代價；採用基於特徵空間映射的定位模型遷移學習方法，賦予定位模型自適應環境變化能力；採用基於動態貝葉斯網路多模異構信號融合方法和基於選擇性加權同構位置信息融合方法，提高了定位精度並拓展定位覆蓋範圍。此外，本項目還在基於RSSI測距的低成本高精度室內定位技術與基於視覺信息的多媒體節點定位技術方面進行了創新，提出了基於空間相關性濾波和最小余差疊代的NLOS識別定位算法和多節點協同的無線多媒體感測器網路目標定位算法。本項目共發表學術論文34篇（其中SCI/EI索引26篇），申請發明專利4項（其中獲得授權2項），獲得軟體著作權2項，提交實時定位標準5項，研發定位算法評估和驗證原型系統3個，完成研究生培養14名（其中碩士生12名，博士2名）。