【摘 要】
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基于位置的服务（LBS）可以根据智能手机用户所在的情景提供适当的服务,这种服务越来越受用户欢迎,还有很大的商业潜力。伴随着近年来智能家居、智能房屋等概念越发火热,涌现了大量基于室内位置的服务。室内位置识别最常见的做法是利用用户携带的移动设备感知用户的位置信息,按照算法类型可分为基于模型和基于指纹的室内定位方法。基于模型的室内定位方法需要对室内空间建模,无法用于布置复杂的室内环境;而基于指纹的室内定
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基于位置的服务（LBS）可以根据智能手机用户所在的情景提供适当的服务,这种服务越来越受用户欢迎,还有很大的商业潜力。伴随着近年来智能家居、智能房屋等概念越发火热,涌现了大量基于室内位置的服务。室内位置识别最常见的做法是利用用户携带的移动设备感知用户的位置信息,按照算法类型可分为基于模型和基于指纹的室内定位方法。基于模型的室内定位方法需要对室内空间建模,无法用于布置复杂的室内环境;而基于指纹的室内定位方法不受室内环境复杂度影响,也无需建模。只需要在离线阶段采集定位点的指纹,请求定位时通过相似度或者分类算法确定位置。现有的基于指纹的室内定位方法大多采用Wi-Fi信号、移动电话信号、调频广播无线电信号、地磁信号等作为输入,这些方法要么需要专业的信号收集设备,要么需要现有基础设施（例如Wi-Fi节点）的配合,存在一定使用门槛,无法应用在没有基础设施的房间。随着计算机视觉的发展,还诞生了许多基于摄像头视频的室内定位方法,但是这会引发用户对隐私的顾虑,因而不能部署在任意房间。因此研究一种使用门槛低的、保护用户隐私的室内位置识别系统是非常有吸引力的。本文提出了基于回波指纹的移动设备室内位置识别方法,它使用智能移动设备的扬声器发出特殊的声音激励信号,利用其麦克风接收室内障碍物反射的回波,再从回波中提取指纹,进而实现室内位置识别。这种方法只依赖扬声器和麦克风,这些都是移动智能设备的基本组件,使用门槛非常低。并且回波持续时间非常短（实验证明低于60ms）,收集回波也不会涉及任何可读的用户隐私。为了在现实环境中实现这个方法,本文根据智能手机声学组件的特性,设计并开发了一套系统。该系统包括回波的产生与收集、回波的分离截取、回波的特征提取以及分类模型四大部分。在现实环境中的测试证明了该系统的可行性。然而经过更广泛的实验测试,我们发现该系统的准确率会随时间不断降低,并且要求建立模型的设备与请求定位的设备必须是同一个。这两个问题是现有指纹式定位方案的通病,为了解决这两个问题,我们又继续对系统进行了改进。先是提出了基于样本迁移的模型更新方法,实现了只使用少量样本更新模型,用最低的成本缓解了模型准确率随时间下降的问题。后又提出了设备差异的校准算法,使得不同设备都可以使用同一个模型。
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