【摘 要】
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面向智能终端的室内定位服务具有广阔的市场应用前景,基于声音的定位系统具有设备兼容性强、定位精度高、以及成本低等优点,成为基于智能终端实现室内高精度定位最理想的解决方案。但现有的声音定位系统受室内遮挡环境的影响,在实际场景中的定位精度较低、鲁棒性较差。本文针对室内遮挡和声源基站稀疏部署的情况,研究了基于声音TOA特征的指纹定位方法,旨在提高基于声音的室内定位系统在实际应用场景下的定位性能。首先,本文
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62003053,复杂室内环境中基于近超声的多智能体协同定位方法研究); 陕西省自然科学基金资助项目(2020JQ-389,复杂室内环境下基于声音的智能移动终端鲁棒非视距定位方法研究);
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面向智能终端的室内定位服务具有广阔的市场应用前景,基于声音的定位系统具有设备兼容性强、定位精度高、以及成本低等优点,成为基于智能终端实现室内高精度定位最理想的解决方案。但现有的声音定位系统受室内遮挡环境的影响,在实际场景中的定位精度较低、鲁棒性较差。本文针对室内遮挡和声源基站稀疏部署的情况,研究了基于声音TOA特征的指纹定位方法,旨在提高基于声音的室内定位系统在实际应用场景下的定位性能。首先,本文优化了传统的声音指纹特征,用信息维度更高和抗干扰能力更强的声音TOA信息作为指纹特征,采用具有多普勒不变性的复合双曲调频信号作为定位信息载体,构建了基于声音到达时间的高精度指纹库;针对硬件改变和环境变化导致的声音TOA误差,提出了声音TOA指纹库的修正方法,以提高指纹库的稳定性。其次,基于指纹定位中常用的加权最近邻算法、贝叶斯概率算法、反向传播神经网络算法,分别构建了三种声音指纹定位方法;同时,针对上述算法中存在的在线计算时间长、前期工作量大、容易过拟合等问题,提出了基于Bagging的集成决策树指纹定位算法和基于Bagging的集成神经网络指纹定位算法。最后,对构建的五种声音指纹定位方法,在复杂室内遮挡情况下进行了实验测试,实验表明,基于Bagging的集成决策树指纹定位算法具有最佳的定位性能;通过实验分别对基于TOA和TDOA特征的声音指纹定位方法进行性能对比,实验表明,声音TOA作为指纹特征相对TDOA有更优的表现;对基于Bagging的集成决策树指纹定位方法在复杂室内遮挡、声源基站稀疏部署的场景下进行了实验测试,测试结果表明,该算法的平均定位精度为27.59cm,且有90%的概率小于52cm,有80%的概率小于35cm,能够满足实际应用场景需求。
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