基于图像与导航通信融合信号自适应耦合的广域室内定位技术研究

项目名称： 基于图像与导航通信融合信号自适应耦合的广域室内定位技术研究

项目编号： No.61401040

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 焦继超

作者单位： 北京邮电大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 随着火灾、自然灾害的日益增多，应急救援等应用领域亟需广域室内亚米级定位技术的支持。与大众紧密联系的智能手机，是实现广域室内高精度定位的重要基础。国内外研究表明，室内受多径、光照变化等因素影响，导致广域室内高精度定位技术面临信号覆盖盲区、实时性、鲁棒性的巨大挑战。前期实验发现，基于导航通信融合信号TC-OFDM和图像组合的定位方法能够发挥各自优势，具有解决上述问题的明显优势。本项目将进一步研究：（1）提出特征可视化模型及其优化方法，揭示应用场景与特征表示间的相互作用和机制；（2）建立多种场景下图像特征统一表示模型，为任意复杂场景下特征统一表示提供理论依据；（3）采用优化改进的边缘粒子滤波器进行TC-OFDM与图像定位的自适应耦合，探索室内定位结果融合新方向；（4）研发专用测试终端，对理论研究成果进行验证。通过本项目研究，为实现基于移动基站与视觉耦合的广域复杂场景下亚米级室内定位提供理论支撑。

中文关键词： 室内定位；图像处理；特征提取；卷积神经网络；耦合定位

英文摘要： As the increasing number of fire and natural disaster, emergency rescue and other application fields need wide-area indoor decimeter-level level positioning technology support. The smartphones which closely contact with the public is an important foundati

英文关键词： indoor positioning；image processing；feature extraction；convolutional neural network；coupling positioning