基于WiFi/PDR的室内定位初始位置融合解算方法研究

提出基于WiFi/PDR的初始位置融合解算方法。以检测到步数后0.2 s内WiFi定位坐标为集合,将PDR中估算的相邻两步距离和航向角作为参照,通过距离阈值和角度阈值筛选相邻两步WiFi定位坐标,以距离和角度综合偏离度选择最优定位坐标。结果表明,该方法解算的初始位置精度为1.2～1.8 m,比WiFi指纹定位误差缩小50%。     

室内定位:分类、方法与应用综述

近年来,面向需求越来越迫切的室内位置服务,室内定位技术发展迅速,是移动互联时代的研究热点,逐步在各行各业发挥作用,给人们的日常生活带来了一定的影响。本文对国内外室内定位技术的研究现状进行了分析与总结,首先详细介绍了目前主流的室内定位技术的定位原理与最新发展,对比分析了定位精度、相对成本与优缺点,然后总结与分析室内定位技术的分类体系与定位方法,最后对室内定位技术的应用场景进行了详细的描述。     

高精度室内地图辅助VLC与PDR融合定位

针对传统室内定位方式存在的忽略地图精度对于整体定位精度的支撑性作用、需要额外的辅助设施和附加模块以协助定位系统实现目标点定位、定位信标的保密性差、定位信号源与辅助基站等具有较强的信号辐射等问题,本研究引入高精度室内地图辅助,提出了一种VLC与PDR融合的室内定位算法。首先,本研究摒弃了传统人工勾绘方式,在室内扫描机器人turtlrbot平台上（装载有二维激光扫描雷达）,利用Gmapping二维栅格地图构建算法,生成高精度室内地图。在此基础上,采用扩展卡尔曼滤波算法结合高精度地图信息实现VLC与PDR融合定位。该融合定位算法较好地结合了VLC定位与PDR定位各自的技术优势,实现了VLC定位结合高精度地图信息对PDR定位自适应动态纠偏,对于进一步实现新型低成本、无信号辐射、保密性强、附加模块少的高精度室内定位提供了较好的理论与技术支撑。实验结果表明：在高精度室内扫描地图构建过程中,其测距分辨率<0.5 mm,VLC与PDR融合定位算法的整体定位精度为1.33 m,平均定位响应时间为0.58 s。     

基于众包数据的室内定位方法和平台

随着WLAN的普及,基于Wi-Fi的室内定位方法逐渐成为研究与应用的热点。虽然,其中基于位置指纹的定位算法研究相对广泛,应用效果较好,然而现有的指纹定位方法或系统仍存在以下3个问题：① 离线阶段的数据标定和定位模型的训练需要耗费大量人力物力,以及时间消耗,使系统很难得到实际应用;② 真实环境中WLAN信号波动呈现高动态性,采集的数据存在显著的时效性,无法提供长时间的有效定位保证;③ 实际环境中AP设备变动频繁,导致训练数据与定位数据特征维度不等长,造成模型失效。针对上述问题,本文提出了一种基于众包数据的模型更新方法,通过不断融合增量数据,使定位模型保持实时有效。该方法主要包括半监督极速学习机(SELM)、具有时效机制的增量式定位方法(TMELM)和特征自适应的在线极速学习机(FA-OSELM)3部分。基于上述方法,本文设计并实现了基于众包数据的室内定位平台系统。实际应用表明,本文提出的方法能够显著降低模型训练阶段的数据采集工作量,有效提升模型训练速度,并且长时间保持较高的定位精度。     

面向智能导游的室内外定位方法研究

智能导游是基于游客位置的路径引导、游览讲解的综合性服务,与地理信息系统(GIS)、移动定位技术、基于位置的服务(LBS)等之间有着密切的联系。目前,室外定位技术已趋于成熟,但是无法满足室内定位的要求,因而室内外一体化定位在智能导游领域的应用亟待研究。本文将室内外定位引入到景区智能导游服务中,在调研室内外定位技术的基础之上,根据景区智能导游系统中室内外定位的具体需求,研究基于全球定位系统(GPS)和超宽带技术(UWB)的室内外组合定位方法,提出基于游客行为与空间状态的室内外组合定位模式,通过探测游客的运动状态实现定位切换算法,构建基于GPS与UWB的室内外组合定位平台。     

基于室内定位数据的群体时空行为可视化分析

室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹,是研究人群室内行为的重要信息源。室内数据时空耦合、分布复杂,可视化分析可以更好地揭示其规律。然而,与室外数据不同,室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点,与POI之间的空间关系更为明确,其轨迹受到室内设施和空间的制约,出现高维和不规则的特征,而这给室内行为研究提供依据的同时,又给可视化分析带来一定的挑战。现有的可视化方法主要应用于室外定位数据,关注轨迹自身的活动轨迹分析,往往忽略了所经过POI语义信息表达。针对这一问题,首先分析室内空间结构与定位数据的特征,阐述室内空间可视化分析的特殊性;在此基础上,面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求,细化可视化分析的内容,明确可视化分析与展示的对象,并设计数据结构;从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分析模型;基于上述方法,采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统;最后,通过某一大型商场的用户定位数据进行可视化分析,从而验证了研究成果的正确性和有效性。     

秦岭-大别及邻区S波速度及其在秭归地震定位中的应用

在秦岭-大别造山带及邻区背景噪声相速度成像的基础上,用近邻算法反演得到深度6～38 km范围内的S波速度分布图像。依据S波速度结构建立湖北分区速度模型,并将该模型应用到2017-02-23秭归3.8级地震和06-16秭归4.3级地震定位中。结果显示,分区模型得到的总体平均误差比一维模型的更小,与三峡台网定位结果相比分区模型得到的定位结果偏差也更小。     

基于宽频带倾斜仪数据的地震定位

基于宽频带倾斜仪数据,利用震源扫描算法(SSA)对地震进行定位,结果表明:在3个台站的情况下,对于网外地震,速度取均匀球壳模型,其定位精度随地震距台网距离增加而降低,在地震距最近台站为837 km时,经向误差为-1.11°,纬向误差为2.73°。同时,发现2008年12月—2009年4月期间黄梅台、宁陕台的宽频带倾斜仪时间系统可能存在故障。     

基于"山西2015速度模型"的定位方法对比研究

为了确定山西台网基于“山西2015速度模型”的相对固定的定位方法,选择2010~2016年最大空隙角小于45°、参与定位台站数大于40的103个地震事件,分别采用单纯形法、Hypo2000、Hyposat结合PTD等3种方法重新测定。结果显示,单纯形法和Hyposat结合PTD测定的残差以及网缘地震的震中距两方面均优于Hypo2000;在震源深度方面,Hyposat结合PTD的结果较为可信。综合分析认为,基于“山西2015速度模型”定位地震时,山西台网应固定使用Hyposat结合PTD的方法。     

基于北斗数据的非差相对定位理论与方法研究

简要介绍了北斗导航定位系统,论述了非差相对定位的基本概念、原理及建立非差相对定位模型的基本原则,介绍了建立单历元非差相对定位模型的函数模型和随机模型的详细过程,利用LAMBDA方法实现基线单历元模糊度的固定。对单历元非差相对定位的基线解算精度进行了重点分析。     

室内用户语义位置预测研究

位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。     

一种运动恢复结构和航位推算结合的室内行人视觉定位方法

商业和工业领域中,室内行人、车辆、机器人的位置信息正逐渐成为人们关注的热点,并随之产生了大量的室内定位技术和方法,如使用无线信号、地磁、超宽带和超声波等方式进行室内定位。然而,目前的这些室内定位方法大多需要额外辅助设备的支撑,增加了定位成本和硬件开销。视觉定位作为一种目前较为流行的定位方式,具有实施成本低、不依赖任何外界辅助设备等优势。其中,构建带有位置标签的图像数据库是视觉定位方法的关键环节,而传统的构建图像数据库方法人力开销大、时耗长。因此,本文提出一种运动恢复结构（SFM）和航位推算结合的视觉定位方法,能够快速构建图像位置数据库、大大降低人力开销。该方法主要包括2个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段主要实现图像序列位置的自动标注,通过采集行走路线上的手机内置传感器信息和视频信息,提出一种多约束图像匹配方法用于视频图像的连续匹配,将匹配结果用于SFM方法,可以得到相邻图像间的运动角度,使用行人航位推算（PDR）方法标注图像序列的轨迹坐标。在线阶段使用提出的图像匹配方法计算查询图像与数据库影像间的匹配点数量,将匹配点最多的K个数据库影像位置坐标加权平均作为查询图像的定位结果。最后,分别在2种典型的室内环境下进行实验,结果表明本文方法在离线阶段位置标注的平均误差为0.58 m,在线阶段图像匹配定位的误差范围在0.2~1.4 m。     

基于导航电子地图的动态位置参考方法研究

动态位置参考方法被认为是未来快速发展的Telematics领域的核心技术之一。动态位置参考方法弥补了传统的预编码位置参考算法存在的主要缺陷,提高了算法的易用性和位置识别的准确度。本文基于目前的导航电子地图,提出了动态位置参考的逻辑数据模型、特征提取规则和对应的目标识别算法,并依据上述动态位置参考方法的理论,针对我国路网数据特征,在北京导航电子地图上进行了位置参考的特征提取和识别的试验,验证了该方法的可行性和实用性。     

面向室内导航的分层认知路网优化方法

随着室内空间应用规模的增加以及室内定位技术的发展,面向大型场馆等室内空间的应急救援与导航成为室内GIS应用的研究热点,而室内路网构建是室内应急导航服务得以实现的关键技术。本文面向室内导航寻径的这一现实问题,以室内路网动态构建与优化作为研究对象,基于室内空间感知规律以及分层认知的方式,提出和构建了室内单元认知分层编码方法：① 将建筑物室内路网分为街道-建筑物、建筑物-楼层、楼层-区块、区块-房间等4个层次;② 为了满足语义分析的需求,在分析室内单元功能的基础上,引入“虚拟房间单元”,将室内封闭性空间和联系性空间统一剖分为房间单元;③ 依据室内建筑认知分层模型以及室内单元剖分结果,按照建筑物-楼层-分区-房间单元的顺序,从高级到低级的顺序进行连续分层编码。以国内某商业中心为例构建了室内分层认知路网,每一个层次都可以减少参与运算的结点和弧段数,简化了计算网络,从而提高了运算的效率,同楼层寻径时间约为55 ms,跨楼层的寻径时间约为100 ms左右。结果表明,该分层认知编码模型符合人们对室内路网的经验性层次认知,能够很好地刻画路网层次特征,能满足寻径计算的精度和效率的要求,为面向导航的室内应用奠定了基础。     

扩展SPARQL的室内空间语义查询研究

针对室内空间特点以及人类对室内位置服务的迫切需求,探讨了适合室内空间语义查询的方法。基于全息位置地图室内空间本体模型,描述室内空间对象及与之相关的人、事的属性信息及其关系,以室内空间本体概念及其属性作为查询原语,增加查询函数实现室内特有的空间关系（如“对面”、“楼上”和“楼下”等）的计算与查询,扩展了SPARQL查询语言基本语法。设计了室内本体查询语言IndoorSPARQL,开发自定义查询语言解析器,初步实现了顾及空间计算的室内空间语义查询。最后,利用Protégé本体建模工具对试验区进行本体实例建模,采用自定义查询语言IndoorSPARQL进行室内语义查询,并将结果可视化。实验结果表明,基于自定义语言IndoorSPARQL的查询方法可有效地支持顾及室内空间计算的复杂语义查询。