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An effective indoor radio map construction scheme based on crowdsourced samples

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High Technology Letters 2020年第4期26卷 390-401页

作者：郭若琳 Qin Danyang Zhao Min Xu Guangchao Provincial Key Laboratory of Electronic Engineering Heilongjiang UniversityHarbin 150080P.R.China

The crowdsourcing-based WLAN indoor localization system has been widely promoted for the effective reduction of the workload from the offline phase data collection while constructing radio maps.Aiming at the problem of the inaccurate location annotation of the crowdsourced samples,the existing invalid access points(APs)in collected samples,and the uneven sample distribution,as well as the diverse terminal devices,which will result in the construction of the wrong radio map,an effective WLAN indoor radio map construction scheme(WRMCS)is proposed based on crowdsourced samples.The WRMCS consists of 4 main modules:outlier detection,key AP selection,fingerprint interpolation,and terminal device calibration.Moreover,an online localization algorithm is put forward to estimate the position of the online test fingerprint.The simulation results show that the proposed scheme can achieve higher localization accuracy than the peer schemes,and possesses good effectiveness and robustness at the same time.

关键词： localization fingerprint crowdsourced samples radio map fingerprint interpolation

基于手机传感器和地标的radio map建立算法研究

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基于手机传感器和地标的Radio Map建立算法研究

作者：苏邵麟哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着基于位置的服务的兴起,室内定位技术便成为了研究的热门领域。其中,基于WLAN的室内定位技术虽然具有精度较高,成本较低,且不需添加额外设备等优势,但位置指纹数据库radio map的建立往往需耗费大量的时间和人力。因此,在保证所建立... 详细信息

随着基于位置的服务的兴起,室内定位技术便成为了研究的热门领域。其中,基于WLAN的室内定位技术虽然具有精度较高,成本较低,且不需添加额外设备等优势,但位置指纹数据库radio map的建立往往需耗费大量的时间和人力。因此,在保证所建立的指纹数据库维持一定定位精度的前提下,研究如何能够减少建立所需工作量,提高其建立的效率的方法就显得尤为重要。本课题提出一种基于智能手机传感器和地标的radio map快速建立算法,旨在保证一定定位精度的前提下,利用用户日常的活动建立起定位区域的radio map。研究重点在于结合手机的传感器数据和地标推算用户的运动轨迹,随后与测量信号强度相结合形成radio map,并用于WLAN室内定位。(1)针对行人行迹推算法不能在用户切换手机放置模式时获得很好的计步和方向估计的问题,提出了一种模式切换情境下计步和方向估计算法,该算法考虑了用户运动中切换手机放置模式的情况,可得到更为精确的计步和方向估计结果。该算法首先判断用户是处于普通行走状态或是切换手机放置模式的状态,并分别对两种状态进行计步。用户轨迹的方向估计则通过计算手机姿态角的变化并结合转角地标的信息来完成。测试结果表明,本文提出的计步和方向估计算法不需得知用户的初始位置及手机姿态,并能在用户存在模式切换的情境下获得满意的计步和方向估计。(2)针对传统的位置指纹定位方法中radio map建立效率较低的问题,提出了一种利用地标确定用户运动轨迹从而建立radio map的算法,该算法利用普通用户的运动轨迹建立radio map,提高了radio map的建立效率。本文将地标用于确定用户的运动方向和运动轨迹,而非传统的行人行迹推算法中用于校正用户位置。运动轨迹确定完成后,则通过结合对应的测量信号强度,完成建立radio map的工作。本文所选取的地标分为转角地标和磁性地标两类,且对于不同类型的地标分别选取相应的算法进行判断。本文提出的基于手机传感器和地标的radio map建立算法综合考虑了WLAN室内定位技术和基于航迹推算定位技术的不足。测试结果表明,本文提出的radio map建立算法可在保证较高定位精度的前提下,大幅提高了radio map的建立效率,且不需专业人员进行测量,降低了系统构建的复杂度。

关键词： WLAN定位 radio map 手机传感器地标

基于WalkSLAM的radio map众包建立算法研究

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基于WalkSLAM的Radio Map众包建立算法研究

作者：房天阳哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近几十年来,基于位置服务在军用及民用领域都得到了广泛关注,其应用情景也愈来愈多。有鉴于此,人们对于位置服务的可靠性以及有效性的要求也愈来愈高。基于位置服务顾名思义,是一种基于用户位置信息为其提供服务与便利的一种服务形式。... 详细信息

近几十年来,基于位置服务在军用及民用领域都得到了广泛关注,其应用情景也愈来愈多。有鉴于此,人们对于位置服务的可靠性以及有效性的要求也愈来愈高。基于位置服务顾名思义,是一种基于用户位置信息为其提供服务与便利的一种服务形式。因此其基础需求是能够基于用户设备,使用设备中的传感器对周围环境进行感知,并对环境中的一些固定设备、地标进行相对位置计算,从而最终提供对用户位置的估算。在这一情境下,如果定位结果只是一个二维坐标,显然是不够的,因为用户并未得到环境中的参考系信息,或者更具体而言,并未确定自身相对于环境中的地标的相对位置。为了解决这一问题,本文需要获取环境中的地标信息。手动地测量环境中的地标信息效率低下,并且因此对与地标的变动十分敏感。相反,使用同时定位与建图算法,或SLAM算法,则可以同时解决建立地图和提取地标信息的问题。尽管SLAM算法多为机器人设计,处于经济实用的考虑,近来一些基于智能手机的SLAM算法也被提了出来。本文在此基础上提出Walk SLAM算法,以及基于Walk SLAM的众包radio map建立算法。Walk SLAM是一种利用手机的运动传感器和Wi Fi扫描进行用户路径追踪和Wi Fi信源位置估算的SLAM算法。本文在前人工作的基础上做出的创新性工作如下:(1)针对radio map建立过程对于环境信息过于依赖且建立过程繁琐问题,设计了一种基于Walk SLAM算法的radio map建立方法,该系统克服了地标对环境的先验信息的依赖性,提升了建立radio map的效率。(2)针对建立radio map所使用的SLAM算法不完全适用于步行场景的问题,提出了一种基于步行模式监督的Walk SLAM算法,该算法考虑了智能手机建图过程中行走模式对路径估计的影响,改进了粒子生成模型和权值更新模型,提高了对用户路径以及地标的定位精度。(3)针对radio map众包建立中数据配准不易收敛问题,提出了一种地标分层配准算法,该算法基于ICP算法设计,改进了点匹配的初值,降低了迭代次数,增加了收敛结果精度。

关键词：室内定位 radio map SLAM 众包

Robust Fingerprint Construction Based on Multiple Path Loss Model (M-PLM) for Indoor Localization

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Computers, Materials & Continua 2023年第1期74卷 1801-1818页

作者： Yun Fen Yong Chee Keong Tan Ian Kim Teck Tan Su Wei Tan School of Information Technology Monash University MalaysiaSubang JayaSelangorMalaysia School of Mathematical and Computer Sciences Heriot-Watt University MalaysiaWilayah Persekutuan PutrajayaMalaysia

A robust radio map is essential in implementing a fingerprint-based indoor positioning system(IPS).However,the offline site survey to manually construct the radio map is time-consuming and labour-intensive.Various interpolation techniques have been proposed to infer the virtual fingerprints to reduce the time and effort required for offline site surveys.This paper presents a novel fingerprint interpolator using a multi-path loss model(MPLM)to create the virtual fingerprints from the collected sample data based on different signal paths from different access points(APs).Based on the historical signal data,the poor signal paths are identified using their standard deviations.The proposed method reduces the positioning errors by smoothing out the wireless signal fluctuations and stabilizing the signals for those poor signal paths.By consideringmultipath signal propagations from different APs,the inherent noise from these signal paths can be alleviated.Firstly,locations of the signal data with standard deviations higher than the threshold are identified.The new fingerprints are then generated at these locations based on the proposed M-PLM interpolation function to replace the old fingerprints.The proposed technique interpolates virtual fingerprints based on good signal paths with more stable signals to improve the positioning performance.Experimental results show that the proposed scheme enhances the positioning accuracy by up to 44%compared to the conventional interpolation techniques such as the Inverse DistanceWeighting,Kriging,and single Path LossModel.As a result,we can overcome the site survey problems for IPS by building an accurate radio map with more reliable signals to improve indoor positioning performance.

关键词： Path loss model radio map indoor positioning system interpolation fingerprinting

On the Crowdsourcing-based radio map Construction with Noisy Location Labels

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On the Crowdsourcing-based Radio Map Construction with Noisy...

室内定位RSSI空间建模与接收设备偏差研究

第30届中国控制与决策会议

作者： Baoqi Huang Jian Song Bing Jia Long Zhao College of Computer Science Inner Mongolia University School of Automation Science and Electrical Engineering Beihang University

In order to reduce the overheads of constructing a dense radio map as well as to prevent the accuracy degradation, various crowdsourcing-based methods have been developed to automatically collect WiFi RSS measurements to build the radio map. Unlike existing studies focusing on crowdsourcing techniques, this paper deals with how to efficiently and accurately produce the radio map based on crowdsourcing RSS measurements which suffer from noisy location labels. In the literature, gaussian process regression(GPR) is commonly adopted to construct radio maps by sufficiently making use of the spatial correlation among received signal strength(RSS) measurements at nearby locations. However,the standard GPR does not take into account the uncertainties in the location labels attached to the crowdsourcing RSS measurements, which consequently deteriorates the performance of localization systems relying on the corresponding radio maps. Hence, the standard GPR is extended to mitigate the influences of noisy location labels. Experiments are carried out based on practical RSS measurements, and confirm the feasibility and superiority of the proposed method.

关键词： radio map Crowdsourcing Location Gaussian process regression

来源： cnki会议评论

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室内定位RSSI空间建模与接收设备偏差研究

作者：王敬彬西南交通大学

学位级别：硕士

随着当代信息技术的发展,位置信息的获取应用在人们生活的各个方面,基于位置的服务(LBS)逐渐由室外转向了室内。近年来,无线局域网技术得到了快速的发展,同时用户终端设备趋于智能化,无线定位成为了室内定位的主要方式。无线信号室内空... 详细信息

随着当代信息技术的发展,位置信息的获取应用在人们生活的各个方面,基于位置的服务(LBS)逐渐由室外转向了室内。近年来,无线局域网技术得到了快速的发展,同时用户终端设备趋于智能化,无线定位成为了室内定位的主要方式。无线信号室内空间传播具有很高的复杂性,传统交会定位方式并不适用,因此,本文主要研究内容为基于位置指纹的WIFI室内定位。本文分析了 RSSI(Received Signal Strength Indication)空间分布特性,建立基于RSSI空间分布的radio map,并通过位置指纹定位算法分析radio map的可靠性。利用线性回归修正异构设备RSSI差异问题,对校正定位前后进行了精度分析与评定。在RSSI空间建模阶段,首先,通过室内环境下RSSI采集试验,验证了复杂环境下RSSI概率分布特性与空间可区分性。然后,分析了 RSSI特征提取与离散指纹库建立两个阶段噪声,针对RSSI观测噪声采用奇异值剔除和高斯滤波,提高了 RSSI信号信噪比和可用性,利用邻域均值算法对RSSI位置指纹库进行滤波,提高了 RSSI与空间的匹配程度。接着,利用三次曲面插值算法,对离散型位置指纹库进行了内插,建立连续型RSSI空间模型radio map,提高了离散指纹库建立的工作效率。最后,分别采用确定型与概率型指纹识别算法进行了定位试验,分析了两者定位精度,并验证了radio map建立的可靠性与正确性。在定位阶段,利用室内环境下异构设备动态与静态RSSI观测序列,分析了异构设备之间存在的RSSI偏差,说明了其大小。对异构设备同步动态RSSI序列进行了相关性分析,论证了异构设备RSSI之间存在正相关的线性关系,利用线性回归对异构设备RSSI之间进行了线性关系建模,并标定了模型参数。通过RSSI修正前后的定位试验,说明了异构设备RSSI修正方法的正确性。

关键词： WIFI定位接收信号强度值位置指纹识别技术 radio map 线性回归

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基于WSN的室内移动节点定位技术的研究

基于WSN的室内移动节点定位技术的研究

作者：焦明明太原科技大学

学位级别：硕士

作为无线传感器网络（WSN）的主要支撑技术之一，节点定位技术将客观世界里的位置信息数据化，其典型定位算法包括基于测距的算法和基于非测距的定位算法等，并在此基础上产生许多新生算法，其中基于电子地图(radio map)的室内定位技术... 详细信息

作为无线传感器网络（WSN）的主要支撑技术之一，节点定位技术将客观世界里的位置信息数据化，其典型定位算法包括基于测距的算法和基于非测距的定位算法等，并在此基础上产生许多新生算法，其中基于电子地图(radio map)的室内定位技术应用受到广泛关注。它利用离线地图库的训练数据集在实时定位中进行匹配的方式进行定位，在不增加定位成本的情况下提高了定位精度，其降低了定位成本。本文主要研究基于radio map的无线传感器网络室内节点的定位算法，通过测量记录RSSI的方法，收集训练集并考虑各种影响因素，包括信号在不同环境结构下的空间衰落效应、时间衰落效应等，并着重于室内墙体-障碍物等衰落效应带来的效果影响来建立离线电子地图。实时定位阶段，利用改进算法估算位置对室内移动节点进行定位，提出了一种基于电子地图匹配改进算法。主要工作如下：（1）研究了墙体障碍物是最影响室内环境下模型复杂度和精确度的的因子，并选择根据信号衰减程度自动把墙体划分为少数不同类别的传播模型。（2）提出了一个实用的地图匹配结合三边定位算法。该算法的关键基于室内环境少数节点的取样定位，以及离线数据库RSS值的收集与实时定位阶段的位置匹配。（3）在对办公楼的实验评估中，与传统的KNN算法相比，本文提出的定位算法具有更小的定位误差，提高了定位精度。

关键词：无线传感器网络室内节点定位墙体-障碍物分类模型 radio map KNN算法