面向室内环境的无线传感器网络非视距节点定位方法研究

Indoor localization technology has very important applications in both industry and civil areas. With the development of sensor and wireless communication technologies, wireless sensor networks based indoor localization becomes a research hotspot. Due to the indoor obstacles cause the non-line of sight (NLOS) propagation in indoor environment which leads the uncertainty propagation, so the NLOS localization is one of the important challenges for wireless sensor networks localization problem. This project investigates and solves the core problem of mobile node localization in complex indoor environment. Multiple signals ranging models are established in indoor environment. These models which are more viable for indoor environment take into account the dynamics of obstacles. The estimation of NLOS error is investigated in these models. This project investigates the parameter/non-parameter propagation state identification based on the established ranging models. It is benefit to forming the new identification methods. Finally, the NLOS error mitigation methods based on probability data association and mixed filter methods are investigated to improve the accuracy of localization. This project will help to promote the research and development of indoor location service and navigation technologies. The research results could be applied directly to the areas of disaster relief and intelligent space. It has broad application prospect and brings significant economic and social benefits.

室内定位技术无论在工业领域还是在民用领域都有着重要的应用价值，随着传感器技术和无线通信技术的发展，利用无线传感器网络实现室内定位成为研究的热点。由于室内障碍物的遮挡将导致信号的非视距传播，使信号传播具有较强的不确定性，因此非视距定位是无线传感器网络定位问题的重要挑战之一。本项目研究和解决复杂室内环境下移动节点定位的核心问题，首先建立室内环境下多种信号的测距模型，并将障碍物的动态性考虑进去，重点研究非视距误差的估计问题，进而形成了更加符合室内环境应用的测距模型；在模型研究的基础上，研究参数法和非参数法的信号传播状态鉴别算法，形成了具有普适性的传播状态鉴别新算法；最后采用概率数据关联和混合滤波方法研究非视距误差削弱问题，实现室内高精度定位。该项目有利于推进室内位置服务与导航技术的研究与发展，研究成果可直接应用于灾难救援和智能空间等领域，具有广阔的应用前景，并能够带来显著的经济和社会效益。

随着无线网络的迅速发展，位置服务对社会生活和工业生产产生了巨大的影响。在室内环境中，随机移动的障碍物会导致信号传播具有较大的不确定性，这将急剧降低定位的精度，因此，复杂室内环境的定位问题存在诸多的挑战。本项目针对复杂室内环境下无线定位问题，本项目将无线传感器网络引入室内定位领域。本项目针对复杂环境下信号传播状态检测方法、非视距误差削弱理论与方法、低复杂度定位与网络修复等理论与方法开展了卓有成效的攻关。通过本项目搭建的室内定位系统验证了所提算法的有效性。针对室内人员或障碍物的影响使得室内环境比较复杂而且动态性较强的问题，提出了基于高斯混合分布方法的非视距定位方法；针对移动节点在非视距环境下容易产生较大定位误差的问题，提出了基于Kalman滤波框架的非视距误差检测和削弱算法；针对传统多源定位算法计算复杂度较高的问题，提出了基于AP算法和基于自适应粒子优化算法的多源定位算法，该算法具有较低的计算复杂度；针对节点能量耗尽而产生网络空洞的问题，提出了一种基于粒子群优化的网络修复策略；针对非视距误差会降低定位精度的问题，提出了一种基于投票选择机制和概率数据关联算法的NLOS移动节点的定位算法。本项目解决室内定位理论的诸多问题，研究成果可直接应用于智能空间和机器人导航等领域，具有广阔的应用前景，并能够带来显著的经济和社会效益。