无标定融合：计步器与无线指纹提升室内定位精度

本文主要探讨了"计步器与无线指纹的无标定融合在室内定位中的应用"这一主题。研究由Suining He和S.-H. Gary Chan带领的团队，他们来自香港科技大学计算机科学与工程系，而Lei Yu和Ning Liu则来自中山大学软件学院。他们针对传统基于指纹识别的室内定位技术存在的问题，即对步进计数器的预校准需求、依赖于训练序列或用户输入的不便性、在复杂环境下的性能不足以及设备间RSSI（接收信号强度指示）测量一致性校准的繁琐，提出了一种创新的解决方案——SLAC（Simultaneous Localization and Calibration）框架。 SLAC的核心在于其能够实现同时定位目标和系统校准，从而显著提高室内定位的准确性。传统的融合方法往往需要预先通过训练数据或用户交互来调整步进计数器的读数，这在实际应用中可能造成部署上的不便。SLAC克服了这一点，它假设传感器读数之间的条件独立性，并在算法设计上考虑到了环境噪声的影响，使得即使在复杂环境中也能提供更精确的位置估计。 另外，SLAC避免了因设备差异导致的RSSI测量不一致问题。在许多先前的研究中，如果不同设备用于线下指纹采集和在线位置查询，可能需要进行额外的校准步骤。SLAC通过一种新颖的方法，将位置估计和系统校准过程无缝结合，消除了这种设备间的差异性问题，从而简化了整个定位流程，提升了用户体验。 SLAC的优势在于其灵活性、鲁棒性和实用性，使得室内定位系统可以在无需繁琐预处理的情况下，根据用户的步态数据和无线信号指纹信息，实时提供准确的定位服务。这项工作对于智能家居、智能建筑、物联网等领域的室内导航和定位有着重要的实际意义，有望推动该领域技术的发展和应用。