移动计算平台的室内定位系统研究及优化加速.docx

移动计算平台的室内定位系统研究及优化加速
移动计算平台的室内定位系统研究及优化加速
摘要：
随着移动计算平台的快速发展，人们对于室内定位系统的需求越来越高。室内定位系统在很多应用场景中具有重要的作用，例如导航、广告推送、安防等。然而，由于室内环境的复杂性和定位技术的局限性，室内定位系统的精度和稳定性仍然存在挑战。本论文基于移动计算平台的室内定位系统，综述了室内定位技术的发展现状和挑战，并提出了优化加速的方法，以提高室内定位系统的性能。
1.引言
室内定位系统利用无线信号和传感器数据等信息，确定移动设备在室内的位置。室内定位系统可以帮助用户在复杂的室内环境中迅速准确地找到目标位置，从而提高用户体验和效率。然而，由于室内环境的干扰和多样性，室内定位系统面临着诸多挑战。
2.室内定位技术的发展现状
室内定位技术可以分为基于无线信号和基于传感器的方法。基于无线信号的方法使用WiFi、蓝牙或者RFID等信号来定位。基于传感器的方法利用加速度计、陀螺仪、磁力计等传感器来测量设备在空间中的运动。当前，常用的室内定位技术包括WiFi定位、蓝牙定位、红外定位、惯性测量单元（IMU）定位等。
3.室内定位系统的挑战
室内定位系统面临着信号传播、信号衰减、信号干扰、多路径传播等问题。此外，室内环境变化较大，例如墙壁的移动、家具的改变等，也会对定位系统造成影响。此外，由于移动设备的局限性，如电池寿命、计算能力等方面，也会限制定位系统的性能。
4.优化加速的方法
为了提高室内定位系统的性能，可以采取以下优化加速的方法：
4.1信号融合
通过融合不同的定位技术和传感器数据，可以提高定位的精度和稳定性。例如，可以将WiFi定位和蓝牙定位进行融合，利用两者之间的互补性，提高定位的准确性。
4.2机器学习算法
通过机器学习算法，可以对大量的数据进行训练和学习，从而提高室内定位系统的精度和鲁棒性。例如，可以利用深度学习算法对传感器数据进行处理，提取更有意义和准确的特征。
4.3辅助信息
利用室内地图、信号强度分布图等辅助信息，可以提供更准确的定位结果。例如，可以利用室内地图和WiFi信号强度分布图来预测设备的位置。
4.4优化算法
通过对定位算法进行优化，例如优化算法的复杂度和计算性能，可以提高定位系统的实时性和效率。例如，可以引入并行计算和分布式计算等技术。
5.结论
本论文综述了移动计算平台的室内定位系统的研究现状和挑战，并提出了优化加速的方法。通过信号融合、机器学习算法、辅助信息和优化算法等技术手段，可以提高室内定位系统的精度和性能。然而，室内定位系统仍然面临着挑战，需要更多的研究和改进。未来的研究可以进一步探索新的定位技术和算法，以满足用户对于室内定位的需求。
参考文献：
[1]ChenH,CongF,yeowWl,etal.WiFifingerprintingbasedindoorpositioning:Recentadvancesandcomparisons[J].IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2015,18(1):466-494.
[2]Martinez-deDiosJR,Hernandez-de-LunaD,AghvamiA.Onlineplanningandlearningforindoorroboticnavigation[C]//IntelligentRobotsandSystems(IROS),2017IEEE/RSJInternationalConferenceon.IEEE,2017:758-763.
[3]HightowerJ,BorrielloG.Locationsystemsforubiquitouscomputing[J].Computer,2001,34(8):57-66.
[4]FaragherR,HarleR.AnanalysisoftheaccuracyofBluetoothlowenergyforindoorpositioningapplications[J].Proceedingsofthe27thInternationalTechnicalMeetingofTheSatelliteDivisionoftheInstituteofNavigation(IONGNSS+2014),2014:2014-2022.