自适应网络下基于射频断层扫描与几何约束的无源追踪技术研究

High precision indoor positioning information are essential for a variety of civil and military applications in the Internet of Things era. In some special scenarios, such as Smart Home and emergency cases, the performance of currently existed active wireless indoor positioning system methods which are rely on assist devices is weak. To address this problem, the passive tracking technologies are given attentions and developing greatly in recently years. While,the currently existed passive tracking technology which mostly based on Radio Frequency Tomography are trapped by high power,harsh node density requirement and high computing complexity. In our proposal, the cross point signal is adopted as the measurement, by studying radio frequency tomography characteristics of single communication link, then, fusing the prior knowledge, i.e., geometric constraint information in wireless sensor network topology, we shall build a novel geometric model and, finally estimate multiple targets position information by corresponding optimization algorithm in high accuracy. Moreover,this proposal will dynamically active adjacent link nodes based on the current position of target to solve the dependency problem of high node density. This project owns the interdisciplinary property, combining the Signal Processing, Analytical Geometry, intend to realize multiple targets passive tracking, with the advantage of Low-requirements, Low-cost, Low-power,as well as High precision, and meanwhile providing systematical and theoretical guidance for indoor positioning schemes.

在万物互联的背景下，高精度室内坐标信息在许多民用和军用领域发挥着越来越重要的作用。传统的有源无线室内定位技术，不能解决智能家居、紧急救灾等某些场景下，目标不携带辅助装置时的定位问题。针对此困难，无源追踪技术在近年来得到了重视。然而目前基于射频 断层扫描技术的主流无源定位方案面临着高密度无线节点依赖性强、网络功耗高、多人定位难等挑战。本项目另辟蹊径，拟通过研究单个通信链路上的射频断层扫描特性，提高目标在通信链路上的检测成功率，采用无线网络拓扑结构下几何约束的策略确定多个移动目标的运动轨迹；同时，根据目标即时位置，自适应地激活与目标相邻的链路节点，解决高密度节点依赖性问题。本项目属于信号处理、解析几何等学科交叉的应用基础研究，拟为无源追踪问题探索多目标、低成本、高精度、低功耗的解决方案，并作为基础研究探索射频断层扫描技术的基本特性，为无线通信信道链路特性提供理论参考。

在万物互联的背景下，高精度室内坐标信息在许多民用和军用领域发挥着越来越重要的作用。传统的有源无线室内定位技术，不能解决智能家居、紧急救灾等某些场景下，目标不携带辅助装置时的定位问题。针对此困难，无源追踪技术在近年来得到了重视。然而目前基于射频断层扫描技术的主流无源定位方案面临着高密度无线节点依赖性强、网络功耗高、多人定位难等挑战。本项目通过研究单个通信链路上的射频断层扫描特性，提高目标在通信链路上的检测成功率，采用无线网络拓扑结构下几何约束的策略确定多个移动目标的运动轨迹；同时，根据目标即时位置，自适应地激活与目标相邻的链路节点，解决高密度节点依赖性问题。本项目属于信号处理、解析几何等学科交叉的应用基础研究，拟为无源追踪问题探索多目标、低成本、高精度、低功耗的解决方案，并作为基础研究探索射频断层扫描技术的基本特性，为无线通信信道链路特性提供理论参考。. 在网络下射频断层扫描和几何约束的无源追踪模型研究方面，为提高链路检测概率和检测精度，我们采用滑动方差窗口法对RSS测量值进行处理，完成了以工作无线节点为基础，穿过链路的时序、目标移动时间和速度为观测量，融合已知的传感器网络的拓扑信息的目标定位几何模型的设计。课题组推导几何模型对不同环境参量的无偏估计量，定量地分析评估环境参量对几何模型性能影响，结合所提出的几何模型维度和复杂度，提出收敛速度快、性能逼近无偏估计量的模型优化算法。. 基于以上内容，课题组在Electronics、IEEE Access、Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing等权威期刊上发表了SCI论文6篇。通过三年的研究，本课题组总体上完成了以下成果：一是建立了以工作无线节点为基础，链路时序、目标移动时间和速度为观测量的定位几何模型。二是定量分析评估环境参量对几何模型性能影响，提出收敛速度快、性能逼近无偏估计量的模型优化算法。据此，基本上达到了预期的资助目标。