基于稀疏視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)與智能手機(jī)的室內(nèi)定位研究.pdf

1、隨著普適計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)定位以及基于位置的服務(wù)得到普遍關(guān)注。相比于室外環(huán)境，室內(nèi)環(huán)境更加復(fù)雜，這使得室內(nèi)定位算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)更加富有挑戰(zhàn)性。因此，室內(nèi)定位技術(shù)成為了研究熱點(diǎn)。目前，視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)和智能手機(jī)被普遍應(yīng)用于智能醫(yī)院、智能養(yǎng)老院、智能家庭等環(huán)境下的室內(nèi)定位，以輔助醫(yī)護(hù)、醫(yī)療人員的工作。但是，為避免使用過多的視頻傳感器，在上述環(huán)境中多采用稀疏視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)（即各視頻傳感器之間無重疊視域）。在這種情況下，空白區(qū)域內(nèi)缺失對定位目標(biāo)

2、的觀測值會(huì)影響室內(nèi)定位的精度。另一方面，由于智能手機(jī)中的傳感器精度相對較低，基于智能手機(jī)的室內(nèi)定位方法雖然可實(shí)現(xiàn)連續(xù)定位，但其缺點(diǎn)是定位精度較低或者操作過程繁雜。考慮到兩種設(shè)備在實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位時(shí)具有互補(bǔ)優(yōu)勢，本文對基于智能手機(jī)和稀疏視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位方法進(jìn)行了深入研究，主要研究工作包含以下四個(gè)方面：
　　提出針對同時(shí)校準(zhǔn)和跟蹤（Simultaneous Localiztion And Tracking， SLAT)方法的實(shí)驗(yàn)機(jī)

3、制。SLAT方法被廣泛應(yīng)用于稀疏視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)中的視頻傳感器外部參數(shù)自校準(zhǔn)，其優(yōu)勢在于操作簡單、便于實(shí)現(xiàn)，但缺點(diǎn)是校準(zhǔn)結(jié)果較差。因此，本文深入分析影響該方法精度的因素，并提出面向SLAT的實(shí)驗(yàn)機(jī)制，以提高校準(zhǔn)結(jié)果的精度。仿真實(shí)驗(yàn)說明，相比于應(yīng)用傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)機(jī)制，本文所提出的實(shí)驗(yàn)機(jī)制可使SLAT方法的性能得到較大幅度的提高。
　　提出位置約束的外部參數(shù)校準(zhǔn)方法（Location-constrained extrinsic calibr

4、ation method，LCEC)。該方法首先在稀疏視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)所覆蓋的范圍內(nèi)預(yù)置若干個(gè)位置已知的參考點(diǎn)；然后，使一個(gè)輔助校準(zhǔn)物體穿過各視頻傳感器的視域，并機(jī)遇性地通過某些參考點(diǎn)；其次，控制中心通過無線網(wǎng)絡(luò)收集各視頻傳感器的觀測值和該物體所經(jīng)過的參考點(diǎn)及對應(yīng)的時(shí)間戳；最后，基于控制中心所獲取到的信息，應(yīng)用最大后驗(yàn)概率參數(shù)估計(jì)方法計(jì)算各視頻傳感器的外部參數(shù)。通過仿真和實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證LCEC方法的有效性，并與現(xiàn)有方法進(jìn)行比較以證明其優(yōu)越性。

5、
　　提出應(yīng)用智能手機(jī)中的加速度計(jì)和陀螺儀輔助視頻傳感器實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)身份辨識(shí)方法。該方法以目標(biāo)的步行速率和步行方向變化值為辨識(shí)特征。首先，基于視頻傳感器的觀測值，應(yīng)用圖像處理技術(shù)提取進(jìn)入視域范圍內(nèi)目標(biāo)的辨識(shí)特征；然后，基于各目標(biāo)所攜帶的智能手機(jī)中的加速度計(jì)和陀螺儀的測量值再次估計(jì)各目標(biāo)的辨識(shí)特征；最后，匹配由視頻傳感器獲得的無身份特征和由智能手機(jī)獲得的帶有身份（國際移動(dòng)設(shè)備辨識(shí)碼）信息的特征，從而使無身份的特征具有身份，即確定視頻傳

6、感器所拍攝到的各目標(biāo)的身份。
　　提出一種有效結(jié)合智能手機(jī)與稀疏視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)目標(biāo)識(shí)別與定位方法，以提高室內(nèi)定位方法的可實(shí)施性和定位精度。該方法首先對現(xiàn)有的行人航跡推算方法進(jìn)行改進(jìn)；然后，充分考慮到實(shí)際應(yīng)用中可能遇到的故障情況（如節(jié)點(diǎn)視頻或通信功能損壞等），通過以下兩種方法機(jī)遇性地重置定位目標(biāo)的位置以減小行人航跡推算方法的累積誤差、提高定位精度：（1)在控制中心收到了視頻傳感器測量值的情況下，先通過智能手機(jī)無線接收器所測得的

7、無線電信號接收強(qiáng)度值(Receive Signal Strength，RSS)判斷各視頻傳感器周圍的身份群，然后應(yīng)用AGSPPI方法確定各個(gè)視頻傳感器所拍攝到的目標(biāo)的身份，進(jìn)而確定對應(yīng)身份的位置；（2)在控制中心收到了智能手機(jī)的測量RSS，但沒有接收到這些RSS值相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的視頻數(shù)據(jù)的情況下，采用馬爾科夫鏈-蒙特卡洛方法對RSS值和改進(jìn)的航跡推算技術(shù)所得到的行人位置進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的定位機(jī)制在實(shí)際應(yīng)用中能夠給出比較滿意的定位結(jié)