定位是许多智能系统的关键问题,然而目前普遍应用的GPS技术在室内和其它多径干扰严重场合无法使用。近年来发展的基于超声、无线电等信号的主动式定位系统虽解决了部分问题,但移动目标必须携带专用电子设备,应用仍然受到限制。本项目旨在探索无线网络环境下利用运动目标引起的多径效应实现不需绑定任何设备的被动式定位,主要研究内容包括1)在一般网络环境下汇聚信号强度指示(RSSI)信息,挖掘RSSI信号位置特征,构建传感器模型;2)基于射频链路连通特性,设计多目标分割算法;3)基于时间状态空间模型对定位算法进行建模和设计,提高定位精度和抗干扰能力。依据本项目方法构建的移动目标定位系统具有覆盖全面、构建灵活、无需额外设备和成本、不易受动态环境干扰等优点,具备普遍的适用性。本项目研究成果可应用于安全监控、网络系统服务和能耗优化等领域,为普适通信下的定位、跟踪研究提供新的思路和有益补充。
RSSI;Passive positioning;multi-object segmentation;state-space model;
本课题在探索无线网络环境下利用运动目标引起的多径效应实现不需绑定接收设备的被动式定位,主要研究和工作内容有基于自组织网络技术设计嵌入式原型实验平台,实现接收信号强度指示(RSSI)信息的网络汇聚;通过开展系列实验,挖掘RSSI信号位置特征,构建RSSI统计多径模型以及对应的RSSI动态统计模型;基于射频链路连通特性,设计多目标分割算法;运用动态贝叶斯网络推理方法研究基于状态空间模型的连续定位算法。依据构建的移动目标定位系统,具有信号覆盖全面且获取方便,无需额外设备和成本,不易受动态环境干扰等优点。本课题研究成果可应用于安全监控、网络系统服务和能耗优化等领域,为普适通信下的定位、跟踪等研究提供新的思路。