基于异构融合与标注拟合的多层次自治指纹地图的研究与应用

In fingerprint-based indoor localization systems, we study the key research problems on the construction and management of autonomous multiresolution indoor localization maps. First, the fingerprint heterogeneity problem occurs due the diverse choices of measurement signals, measurement approaches, measurement devices and measurement dimensions, which significantly impacts on the localization performance. We propose two multisource fingerprint construction parameters, namely, granularity and confidence, to solve the fingerprint selection problem in the online positioning phase. We then study the fingerprint calibration and transformation strategies to solve the device diversity problem, and design fingerprint dimension optimization algorithms. Second, we study the key challenges in crowdsourcing-based fingerprint map construction, including crowdsourced fingerprint annotation and positioning fingerprint fitting. We propose improved machine learning algorithms for indoor landmark detection and improved graph matching algorithms for movement trajectory matching, so as to mapping from signal space to physical space. We also study the fingerprint fitting and map collaborative fitting techniques to achieve map construction from crowdsourced fingerprints. Third, we study the fingerprint incremental update methods for fingerprint map management and abnormal event detection algorithms through collaborative time series analysis, in order to achieve the autonomous fingerprint map operation. Finally, we will design and implement practical indoor localization systems and some smartphone APPs to conduct large scale field experiments.

在基于指纹的室内定位系统中，研究基于异构融合与标注拟合的多层次自治指纹地图的关键科学问题。首先，针对指纹异构问题：包括测量的类别、方式、设备、以及维度之不同对定位性能的影响，研究基于多源融合的指纹构造方法，提出新的多源指纹定位方法及其参数：包括颗粒度与可信度，解决异构信号指纹的定位选择问题。研究指纹校准与转换算法解决设备异质问题，设计指纹维度优化算法。其次，研究基于群智众包的众包标注和指纹拟合问题：设计基于机器学习的地标检测算法以及基于图匹配的轨迹匹配算法，实现信号空间与物理空间匹配；研究指纹支撑拟合与地图协同拟合技术，构造从众包指纹到地图指纹的映射关系；研究虚拟信源估计问题。接着，设计指纹地图自治维护算法，实现指纹的异步自主更新；研究异常检测问题，通过时序协同分析检测长周期异常现象，实现指纹地图的自治管理。最后，开发实用定位系统和相关手机应用程序，进行大规模实地测试验证和系统推广。

当前室内指纹定位系统的研究重点是基于WiFi RSS 来构造指纹，建立和维护指纹地图。虽然室内指纹地图的研究在近些年取得了较大的进步，但还存在以下一些不足：缺少系统的指纹构造研究、缺少自治的指纹地图维护、缺少众包轨迹的匹配校准、缺乏因需而异的定位方法、以及缺少协同校准的定位模式等。针对这些不足，本项目的研究目标是构建与维护“基于异构融合与标注拟合的多层次自治指纹地图”。.针对指纹构建问题，提出了稳健指纹地图的构建框架，其结合众包标注、异常剔除、信源选择、指纹拟合以及设备校准等多项技术，首先构造物理空间的定位指纹支撑集，并据此构造定位指纹；.针对指纹更新问题，提出了自治指纹地图的更新策略，其能自助学习指纹定位地图的构建与维护规则，实现信号变化的自动检测，以及指纹地图的自主维护与按需更新；.针对众包轨迹匹配问题，设计了抗干扰轨的迹校正方案，其通过迭代校正的方法，在丰富与提升指纹定位地图的同时，较好地校正PDR轨迹；.针对多分辨率定位问题，提出了多层次多分辨率指纹地图的构建方法与定位策略，其能针对多粒度的定位需求，提供多种类型的定位服务，大大降低不必要的计算成本。.针对多人协同定位问题，提出了协同定位方案，其通过挖掘多个用户信号之间的关系，在不增加额外测距工具的情况下，有效提升多个同时定位请求用户的定位精度。.总体来看，项目从多维度多层次对室内指纹定位进行了全面深入的研究，形成了完整的系统解决方案。项目提出了多个创新方法和技术，发表了近20篇高水平期刊会议论文，以及授权了近10余项国家发明专利。