基于声波/电磁波/地磁感知的群智建图与室内定位

This project will give full play to the advantages of the multi-sensor capabilities of smart phones and focus on the study of indoor positioning theory and technology based on multi-source information, fusing acoustical waves, wifi and geomagnetism technologies. By applying acoustic wave propagation theory and the principles of sonar, using the phone’s built-in audio transmitter and dual microphone, active and/or passive sensing and recognizing the spatial characteristics of indoor acoustic propagation, indoor acoustical wave maps and acoustical fingerprints can be established. According to the theory of optimization and machine learning system, the fusion of multi-source information can establish relatively stable multi-dimensional fingerprints which can fully reveal the features of an indoor environment. Meanwhile, the map, established by sound waves, can be marked by construct multi-dimensional fingerprints. Crowdsourcing concepts are applied to establish the fingerprint map via fingerprint clustering, fingerprint feature extraction and regional fingerprint forming, in real time and update of multi-dimensional fingerprint maps not affecting the normal use of mobile phone users. Research on particle localization algorithms and M2M calibration mechanisms, improve positioning accuracy and reduce the cumulative error. A high-precision indoor localization system can be realized solely by the use of mobile phones, wireless network and specially developed application software.

本项目将充分挖掘智能手机多传感器优势，深入研究声波、WiFi、地磁多源信息融合的室内定位理论和技术。特别是根据声波传播理论和声呐原理，利用智能手机内置的音频发射（扬声器）和双麦克风接收装置，主动或被动感知室内声波传播环境，研究室内声波建图和声学指纹构建的理论与关键技术；根据机器学习和系统优化理论，将声学指纹、地磁指纹和WIFI指纹进行多源信息融合，建立充分显示室内环境特点又相对稳定的多维指纹，并在通过声波建立的室内地图上加以标注，构建多维指纹地图；将群智感知的概念应用于建立指纹地图的过程，研究指纹分簇、指纹特征提取和区域指纹形成等关键技术，在不影响用户正常使用手机的情况下，快速建立并自适应更新多维指纹地图；研究粒子滤波、M2M相遇等精度校准机制，提高定位精度，减少累积误差。在不投入附加设备的条件下，利用手机+WiFi网络+自研的APP软件，实现室内无处不在的高精度定位。

本项目针对室内复杂环境下的目标定位问题，深入研究声波、WiFi、地磁多源信息融合的室内定位理论和技术，在室内声波建图、室内声学定位、多源信息融合等方面展开研究。通过实测数据验证，项目完成的算法具有良好的声波测距和目标定位性能，能够在不投入附加设备的条件下，利用手机+WiFi网络+自研的APP软件，实现室内无处不在的高精度定位。完成的工作包括：.1.在室内环境声波传播特性与室内物体形状、材质等特征的关系方面:（1）基于空间剖分理论，提出室内混响环境中基于三维阵列感知的房间轮廓声学重构方法，保证SRP-PHAT-SRC定位算法精度，降低声源实时定位时耗。（2）结合室内几何轮廓信息及声学镜像模型，提出基于声级与声能约束的智能手机多传感融合的室内行人自定位方法，保证声学测距数据在可靠范围之内，减少航位推算的迭代误差。.2.在声波、WIFI、地磁等信息综合表征位置指纹的方法和指纹匹配方法方面：（1）提出了一种Wi-Fi样本数据优化方法，去除样本数据冗余的同时，可消除相似性度量中的模糊判断，提高基于Wi-Fi指纹的室内定位算法性能，该方法同样适用于地磁指纹的数据优化。（2）以各房间分区环境背景声的心理声学特征谱为声学特征，构建多维声学指纹，运用机器学习理论分析听觉场景，给出房间色彩声图聚类分级的室内区域定位方法，快速准确定位用户位置，实现无基础设施依赖且无用户协作的室内小区域级定位。.3.在基于群智感知的室内定位指纹地图的构建和更新优化方面，给出了一种基于相遇机制与群体智能的智能终端用户定位优化方案，可准确有效实现室内外智能终端用户的无缝定位。项目组也将群智感知的研究成果，应用到声学/Wifi/地磁指纹定位方法的指纹地图构建与训练阶段，解决了传统指纹定位中地图构建耗时耗力的痛点问题，使得指纹地图能通过群智感知方式“越用越聪明”。.通过项目的研究，较好的解决了室内复杂环境下室内声波建图与多源信息融合定位中的部分关键问题，为后续研究提供了较为可靠的基础。