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基于压缩感知的RSS室内跟踪定位算法研究的中期报告
一、研究背景
在室内环境中，人们需要准确的定位来完成导航、监测和安防等任务。无线信号在室内的传播具有复杂性、多路径干扰等问题，给室内定位带来了巨大的挑战。近年来，基于压缩感知的室内定位技术得到了广泛的关注。压缩感知技术可以通过用少量的测量数据重建完整的信号，大幅提高了室内定位的准确性和鲁棒性。
本研究旨在探索基于压缩感知的RSS室内定位技术，并研究室内跟踪定位算法的优化和改进。
二、研究内容
1.RSS测量数据的采集和处理
在室内环境中，常用的定位技术是基于接收信号强度（RSS）的定位方法。因此，我们需要采集RSS信号数据，并对其进行处理。本研究将采用采用灵敏度高的WiFi模块来采集RSS信号强度，并使用数据挖掘和机器学习技术对采集到的数据进行处理。
2.压缩感知信号重建算法的设计和实现
通过有效的信号重建算法，可以大幅降低室内定位算法的复杂度和精度。本研究将探索基于压缩感知理论的信号重建方法，并使用Matlab等软件进行实现和优化。同时，我们将研究信号采样率对信号重建精度的影响，以便找到更佳的采样率和压缩比。
3.室内跟踪定位算法的改进和优化
本研究将探索采用机器学习和深度学习等方法，结合压缩感知算法来实现室内跟踪定位。我们将研究各种算法在不同场景下的性能，以便对算法进行优化和改进。同时，我们还将针对算法的鲁棒性、误差分析等问题进行深入的研究。
三、预期成果
本研究预期实现基于压缩感知的RSS室内定位技术，采用深度学习等方法改进和优化定位算法。具体的成果包括：
1.压缩感知信号重建算法的实现和优化。
2.基于压缩感知的RSS室内定位技术的实现和改进。
3.室内跟踪定位算法的优化和改进，提高算法的鲁棒性和精度。
4.发表相关的学术论文及技术报告。