毕京学

山东建筑大学测绘地理信息学院，山东 济南 250101

室内定位广泛用于商场导购、反向寻车、警力动态部署、灾难现场精准救援及疫情位置追踪等，既是位置服务的关键环节，也是智能城市建设的重要助力。Wi-Fi定位、行人航位推算PDR及其混合定位是最普适的室内手段，通过对三者进行优化，能够有效地提升室内定位系统的定位精度、可用性和稳定性。论文以智能手机为平台，重点研究了指纹库快速构建、自适应指纹定位、复杂活动快速准确识别、顾及活动识别的行人航位推算及Wi-Fi/PDR混合定位方法优化等，主要研究内容如下：

(1) 针对大面积区域指纹库构建耗时耗力的问题，提出了基于众包指纹和自适应路径损耗模型插值的指纹库快速构建方法，利用众包指纹和最小二乘估计建立局域自适应路径损耗模型，基于AP位置、构建模型、RSS随机噪声和阈值实现指纹库快速构建。在3200 m2试验场利用该方法、Kriging和IDW插值生成指纹库，并与完全人工构建的指纹库进行指纹定位。研究结果表明，该方法构建的指纹库定位精度最高，且仅需约15.4%的众包指纹实现与完全人工指纹库相同的定位精度，可节省约85%的时间和工作量。

(2) 针对指纹定位中聚类个数人为设置、固定K值易产生误差等问题，基于归一化混合距离和仿射传播聚类算法进行离线阶段自适应聚类分析，提出了利用仿射传播聚类基于位置域距离对信号域距离初步筛选的多个参考点，进行再次筛选的自适应加权定位AWKNN方法，得到位置更加聚集的参考点进行位置估计。……