[01251723]基于模糊逻辑算法的 WLAN室内定位技术

根据《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006－2020）》、《国家“十一五”科学技术发展规划》以及《863计划“十一五”发展纲要》等国家级科技战略规划文件的部署，地球观测与导航技术领域被列为重点前沿探索课题。

其中“高精度无缝导航定位技术”更是成为该领域中的重要子课题而受到广泛的关注。

如今，用户不但需要在开阔环境下的位置信息，同时对室内环境定位信息的需求也与日俱增。

诸如在写字楼、学校、医院、酒店、飞机场、火车站、仓库、地下停车场、监狱、军事训练基地等室内环境中，更是需要定位信息来实现对资源在可用空间内的高效管理。

因此，如何满足日益增长的室内定位需求，已经成为当今对地球观测研究领域中的一个重要研究课题。

随着社会信息化的发展，作为人们日常的主要活动场所，室内环境中的位置信息感知服务有着越来越强烈的需求，对室内定位技术的研究将极大地推动我国信息产业的发展和普及。

本成果具有较高探索性，其技术路线和关键技术具有较大的科学性、先进性和创新性。

取得了以下创新性研究开发成果。

提出了将模糊逻辑引入WLAN室内定位，建立了基于模糊神经网络的WLAN定位系统。

模糊逻辑可以有效处理RSS信号具有较强的不确定性和非线性的问题，明显提高了定位精度，达到了2米以内68%定位精度指标。

提出了支持向量机分类器与k均值聚类相结合的聚类分块算法。引入k均值聚类算法将Radio Map中的RSS信号自动聚类为多个定位子区域，同时结合SVM分类器，将用户空间分类至不同的子区域。k均值聚类算法去除了人为区域划分的随意性，使得同一聚类的RSS信号相似度尽可能大，不同聚类RSS信号相似度尽可能小。

提出了基于辅助粒子滤波的WLAN跟踪定位算法。结合移动速度、历史位置等信息，粒子滤波可以改善跟踪定位性能。引入APF技术，从一个联合分布采样粒子，该分布考虑了最新的观测值，更符合建议分布的选取原则，很好的解决了上述问题，从而提高整个系统的跟踪精度。

提出了适应环境变化的动态感知Radio Map建立方法。传统Radio Map建立方法当环境发生变化时，需要耗费大量的人力物力重新测量修正Radio Map。

提出离线阶段建立少数校准点与参考点之间的映射关系，在线阶段利用校准点处的传感器，实时感知RSS样本，并通过已构建好的映射关系，实时感知修正Radio Map，避免了Radio Map的重建。

提出了基于平均信号欧氏距离与标准方差之差最大化的AP位置快速部署算法。已有WLAN室内定位系统的AP部署，绝大多数在满足WLAN信号覆盖的前提下，依靠经验人为的确定AP的数目及其位置，而没有考虑AP部署对定位精度的影响。

将所有网格的平均信号欧氏距离与标准方差之差最大化作为目标，确定AP部署的最优位置。该方案使得在一个新的WLAN室内定位环境中，不需要依靠人们的经验，由算法自适应确定AP的数目和最优化位置，即可得到相对更加适合定位的信号覆盖特性，有效地提高了定位精度。

经过多年的研究和努力，发表SCI/EI文章共计40余篇，专利近30项。在人才培养方面，先后为国家培养了博士研究生5名、硕士研究生12名。本成果累计获得国家奖学金多次，多名学生获得国家留学基金委奖学金赴国外交流访问。走向工作的研究生多数也已经成为高校、研究所和企业的骨干科研力量。

在国际合作方面，鼓励课题组成员出国参加国际学术会议，邀请国外著名学者来校讲学利用学校国际合作处提供对出席国际会议支持的有力条件，加强了学生出席国际学术会议的比重，对培养国际化人才起到了积极的推进作用。

在参加的多次国内外合作交流中，课题组成员不仅展示了哈工大的实力和水平，更重要的是学到了先进的理论、技术和思维方法，拓展了课题组成员的视野，对科技创新具有重要的指导意义。