随着移动智能终端感知和计算能力的提升,基于惯性导航的定位方案受到越来越多研究者的关注。受限于惯性传感器的精度,此种定位方案往往需要配合定位信标对其进行纠偏。然而信标的部署、挖掘和维护限制了室内定位系统的长期运行和自适应调整能力。目前,无线移动终端的广泛普及,使得物联网领域涌现出了一种新的感知模式——”群智感知”。大量泛在的移动终端用户作为群智感知网络的基本单元,能协作完成复杂的社会感知任务。受此启发,室内信标的挖掘和维护也可以群智感知的模式完成。本文以如何利用群智感知模式使室内定位系统走向实际应用并长期自适应运行为目标,分别针对以下三个关键问题提出一系列的新模型和新方法:如何利用群智感知优化基于惯性导航与信标相结合的室内定位系统、如何利用群智感知挖掘室内可用信标、如何利用群智感知监控室内信标状态。本文主要贡献如下:(1)提出了基于群智感知模式的惯性导航定位精度优化方案。在实践中,用户多样性、设备差异性和外界环境干扰是降低惯性导航精度并阻碍其走向应用的主要因素,为此我们设计了基于群智感知模式的惯性导航优化方案。首先,针对用户多样和设备差异导致的步长差异问题,我们提出了用户步长模型个性化机制。该机制利用群智感知模式收集并优化信标之间的行走距离,建立与用户一一对应的步伐计数、加速度信息和信标间行走距离的数据集以获取个性化的步长模型参数。此外,针对外界环境干扰导致的方向推测精度低问题,我们构建了方向校正区域。在此区域内,我们利用群智感知模式存储正确推测方向用户的方向信息,并以此校正错误推测方向的用户,进而提高方向推测的准确性。(2)提出了多类信号相结合的室内信标识别机制。信标特征的独特性不受用户操作方式和外界环境干扰是衡量信标辨识度的指标。我们利用运动信号和蓝牙信号结合的方法来定义室内信标的特征,该方法通过蓝牙信号来避免用户操作方式多样性造成的信标检测失误率过高的问题,同时结合运动信号以解决周围环境对蓝牙信号的干扰。实验数据表明运动信号和蓝牙信号结合定义的信标特征提高了信标识别正确率,保证了位置校正的准确度。(3)提出了基于稳健估计的信号图谱构建机制。设备差异性和异常感知数据是构建高质量信号图谱的主要瓶颈,对此我们引入基于线性回归模型的稳健估计方法,以从群智感知者上报的包含异常值的信号信息中,获取不同移动设备间扫描信号强度的映射系数,以此将所有的信号强度值映射到统一的空间中。对于信号图谱每个位置点上的强度值,我们利用多元稳健估计计算相应位置的信号强度并确定用户权重。这样对于仅含少量的信号强度数据的位置点,我们也可根据用户权重信息获取该点处的精准信号强度。(4)提出了基于感知上下文的设备状态监控机制。根据用户上报信息,准确估计设备的真实状态是监控系统面临的一项重要挑战,为此我们构建混合参与者动静状态的监控架构。基于该架构,我们分析影响用户上报信息准确度的上下文信息,并量化其影响程度。考虑到这些因素,我们提出由参与者的错误率和感知上下文影响度判断蓝牙设备状态是否变化的概率模型,并使用带权重的固定点计算技术,估计参与者的错误率以及蓝牙设备的真实状态。实验分析表明,我们提出的设备状态估计方案在准确度方面明显优于其他的状态估计方案。综上,本文基于群智感知模式,从惯性导航与信标相结合的室内定位,信标挖掘以及信标状态监控三个方面提出一系列的方法和模型。为了进一步验证它们在实际环境中的使用效果,我们开发了一套真实的室内定位系统,并将其应用于室内4G的信号测量,取得了理想的效果。