English
Indoor positioning using similarity-based sequence and dead reckoning without training
文件大小：
224k
资源说明：根据给定文件内容，以下为关于室内定位技术的知识点。
室内定位技术是一项在室内外环境为移动设备用户提供位置信息的技术。由于地理位置服务需求的快速增长，室内定位技术受到了广泛的关注和研究。在文件中提到的室内定位方法主要分为两大类：基于传播模型的定位方法和基于指纹识别的定位方法。
基于传播模型的定位方法需要一个模型来明确表征无线电信号的传播。这种技术的精度受限于室内环境中无线电信号传播的多径效应。即使利用了复杂的信号传播模型，由于多径效应的影响，信号传播路径会变得非常复杂，从而影响定位精度。
相反，基于指纹识别的定位方法则使用一组在离线训练阶段收集的传感器测量值来表示位置。用户的位置是通过将当前测量值与参考指纹匹配来确定的。这种方法与基于传播模型的方法相比，能够获得更高的定位精度。
在文件中提到的方法是结合基于相似度的序列和死重定位技术来实现室内用户定位跟踪的方法。这种方法不需要在训练阶段收集已知位置的测量数据作为参考指纹，避免了时间消耗和劳动强度大的问题。在这个方法中，将已知位置的接入点（Access Points，APs）的指纹地图表示为基于距离排序的位置序列。在线定位时使用的指纹表示为基于测量的接收信号强度（RSS）排序的AP序列，即RSS序列。然后，将这个序列相似性与死重定位技术结合，通过粒子滤波器来实现移动用户定位跟踪。
粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛方法的递归贝叶斯滤波器，它可以用来估计动态系统的状态。它通过一组随机样本（粒子）来表示概率分布，每个粒子都有一定的权重。这些权重反映了粒子对系统当前状态的估计。通过递归地更新粒子的权重和位置，可以估计出系统的后验概率分布，从而实现对移动用户的位置跟踪。
死重定位是一种常用的位置估计方法，它通过结合初始位置估计、已知的移动距离和移动方向来计算目标物体的当前位置。死重定位不需要外部的参照点，而是依赖于设备自身的运动传感器数据，如加速度计和陀螺仪，来估计移动距离和方向。
在室内定位领域，常用的定位技术包括基于接收信号强度（RSS）的定位，基于到达时间（TOA）的定位，和基于到达角度（AOA）的定位等。RSS定位是通过测量移动设备接收到的无线信号强度来估计距离，而TOA定位则利用信号到达的时间差来计算距离，AOA定位则是根据信号的到达角度来判断位置。每种技术都有其特点和适用场景，选择合适的技术可以根据具体的定位需求和环境来定。
在进行室内定位的实验评估时，一般需要在室内环境中放置多个APs，并利用移动设备对信号强度等参数进行测量。通过对比定位算法的输出和实际位置，可以对定位方法的准确性、稳定性和实用性进行评估。
室内定位技术是移动设备、物联网、室内导航和安全监控等领域中的一个关键技术，随着技术的发展和精度要求的提高，这一领域的研究将会持续深入。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
