多传感器位置指纹信息的采集与处理技术

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精准的位置信息在日常生活中发挥了重要作用,比如在停车场反向寻车、商场导航和电子导医等都需要精准的室内位置信息。然而由于室内环境复杂多变,用于构建位置指纹库的信号稳定性容易受到影响,因此,本文根据Wi Fi、4G蜂窝通信网络和地磁等多传感器信号特征,结合位置指纹定位技术,研究了多传感器位置指纹信息的采集与处理技术。本文的主要工作和创新内容如下:(1)针对现有被动众包模型中存在的设备异质性、位置标记不准确和采集的数据不稳定这三个问题,利用Wi Fi信号的CSI相位、Wi Fi信号的CSI幅度、4G蜂窝通信网络的RSS以及地磁信息作为位置指纹信息,提出一种惯性传感器辅助的众包指纹信息的采集与预处理技术。该方案能够提高位置指纹信息的采集效率和RSS数据的稳定性。(2)针对位置指纹信息处理技术中对指纹特征挖掘不够深入和定位精度低的问题,结合深度学习,提出了一种基于卷积神经网络的多传感器位置指纹信息的处理技术,简称PTMLFICNN(Processing Technology of Multi-sensor Location Fingerprint Information-Convolutional Neural Network)。该方案充分利用多传感器信号的特性,能够进一步提高位置指纹库的稳定性。(3)在真实的实验环境下,评估了上述提出的多传感器位置指纹库建立的两个阶段的技术方案的性能。实验结果表明,惯性传感器辅助的众包指纹信息的采集与预处理技术,在采集效率和RSS数据稳定性方面,都优于现有的位置指纹信息的采集方案。此外,基于卷积神经网络的多传感器位置指纹信息的处理技术,在定位稳定性和定位精度这两个方面都优于常用的神经网络方法。
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