面向蜂窝网络的大规模无线指纹定位关键技术研究

批准号:
61872233
项目类别:
面上项目
资助金额:
68.0 万元
负责人:
田晓华
依托单位:
学科分类:
F0208.物联网及其他新型网络
结题年份:
2022
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
张金钡、王雄、吴旭东、佟鑫宇、李扬、黄闻光、何一涛、陈子倩、万洋
国基评审专家1V1指导 中标率高出同行96.8%
结合最新热点,提供专业选题建议
深度指导申报书撰写,确保创新可行
指导项目中标800+,快速提高中标率
微信扫码咨询
中文摘要
蜂窝网络定位的主要目的是对紧急呼救的移动终端用户进行位置估计,如北美的E911和欧洲的E112。蜂窝网络国际标准支持融合多种定位方法,其中基于群智感知的无线指纹定位机制由于其与网络基础设施的协同放大效应在业界备受关注;然而,利用群智机制采集的无线指纹数据质量参差不齐、覆盖不均匀,信号特征粒度粗,使得指纹定位机制在实际的蜂窝网络定位场景中面临巨大挑战。为此,本项目提出以下三方面研究:1)基于在线学习的异质群采无线指纹数据质量评价机制;2)基于子空间识别的大规模无线指纹数据预测机制;3)基于无线指纹时域相关性的定位优化机制,以实现对群采指纹数据的可评价,城域指纹地图的可覆盖以及定位精度相对于传统方法的可提高,在城市级别的广阔区域内,系统定位性能至少能达到E911的强制标准。项目组已获得海内外4个城市的2000多万条无线指纹测量数据,并拥有校园蜂窝网络测试平台,可为项目提供有力保障。
英文摘要
The main purpose of cellular network localization is to estimate the location of emergency callers, such as E911 in North America and E112 in Europe. The international standards for cellular network localization support fusing multiple localization mechanisms, among which crowdsourcing based fingerprinting approach has drawn much attention due to its synergism with the network infrastructure. However, the wireless fingerprints collected with crowdsourcing mechanism have different qualities for localization, and can not guarantee the full coverage of the service area; moreover, the fingerprinting localization performance is limited due to the coarse granularity of the wireless signal features. To deal with those issues, we propose the following studies in this research project: 1) Quality-aware fingerprints selection mechanism based on online learning framework; 2) large-scale fingerprints predication mechanism based on subspace identification approach; 3) optimization of fingerprinting localization leveraging temporal correlation of wireless fingerprints. We expect the cellular localization system with such schemes can achieve the performance at least as good as the mandatory accuracy and reliability regulated in the E911 specifications. We have obtained more than 20 million user measured data records collected from 4 cities around the world, and we have access to a campus cellular network testbed jointly constructed with Huawei Corporation, which can provide foundations for us to achieve the goal.
蜂窝网络定位的主要目的是对紧急呼救的移动终端用户进行位置估计,如北美的E911和欧洲的E112。蜂窝网络国际标准支持融合多种定位方法,其中基于群智感知的无线指纹定位机制由于其与网络基础设施的协同放大效应在业界备受关注;然而,利用群智机制采集的无线指纹数据质量参差不齐、覆盖不均匀,信号特征粒度粗,使得指纹定位机制在实际的蜂窝网络定位场景中面临巨大挑战。为此,本项目完成了以下三方面研究:1)基于在线学习的异质群采无线指纹数据质量评价机制;2)基于子空间识别的大规模无线指纹数据预测机制;3)基于无线指纹时域相关性的定位优化机制,以实现对群采指纹数据的可评价,城域指纹地图的可覆盖以及定位精度相对于传统方法的可提高,在城市级别的广阔区域内,系统定位性能满足E911的强制标准。.具体而言,本项目通过解决蜂窝网络群采指纹数据异质性、覆盖性与粗粒度这三个关键问题,实现蜂窝网络大规模无线指纹定位技术的性能提升。揭示了群采指纹数据质量评价的数学原理,设计了异质群采无线指纹数据质量在线评价机制,用于筛选较高质量的指纹数据来构建指纹地图。本项目利用基于子空间识别方法进行大规模的RF指纹预测机制,将该问题建模为在Stiefel流形上寻找最佳子空间的问题,并重新设计了一种Stiefel流形优化方法,大幅度提升了算法的收敛速度。本项目基于无线指纹时域相关性,分析了无线指纹样本空间到物理空间的映射机理,提出了一种基于无线指纹时域相关性的优化定位机制,提高了定位的准确性和时间效率。.本项目的研究成果,对基于无线信号的大规模定位场景具有一定的价值和意义。除了传统的针对特定人物和设备的侦察定位之外,对于在失去卫星支持的极端情况下,构建重点区域的电磁空间地图,并基于该地图进行定位导航,都具有一定的参考价值。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Batch localization based on OFDMA backscater
基于 OFDMA 反向散射的批量定位
DOI:10.1145/3314412
发表时间:2019
期刊:Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies
影响因子:--
作者:Xinyu Tong;Fengyuan Zhu;Yang Wan;Xiaohua Tian;Xinbing Wang
通讯作者:Xinbing Wang
Online Spatial Crowdsensing With Expertise-Aware Truth Inference and Task Allocation
具有专业知识意识的真理推理和任务分配的在线空间群智感知
DOI:10.1109/jsac.2021.3126045
发表时间:2022
期刊:IEEE Journal on Selected Areas in Communications
影响因子:16.4
作者:Xiong Wang;Riheng Jia;Luoyi Fu;Haiming Jin;Xiaohua Tian;Xiaoying Gan;Xinbing Wang
通讯作者:Xinbing Wang
RF Fingerprints Prediction for Cellular Network Positioning: A Subspace Identification Approach
蜂窝网络定位的射频指纹预测:一种子空间识别方法
DOI:10.1109/tmc.2019.2893278
发表时间:2020-02
期刊:IEEE Transactions on Mobile Computing
影响因子:7.9
作者:Xiaohua Tian;Xinyu Wu;Hao Li;Xinbing Wang
通讯作者:Xinbing Wang
Performance Analysis of Wi-Fi Indoor Localization with Channel State Information
基于信道状态信息的 Wi-Fi 室内定位性能分析
DOI:10.1109/tmc.2018.2868680
发表时间:2019-08
期刊:IEEE Transactions on Mobile Computing
影响因子:7.9
作者:Tian Xiaohua;Zhu Sujie;Xiong Sijie;Jiang Binyao;Yang Yucheng;Wang Xinbing
通讯作者:Wang Xinbing
iBlink: A Wearable Device Facilitating Facial Paralysis Patients to Blink
iBlink:一种帮助面瘫患者眨眼的可穿戴设备
DOI:--
发表时间:2019
期刊:IEEE Transactions on Mobile Computing
影响因子:7.9
作者:Xiaohua Tian;X. Zheng;Y. Ji;B. Jiang;T. Wang;S. Xiong;X. Wang
通讯作者:X. Wang
基于群智感知的Wi-Fi指纹室内定位精度与可靠性研究
- 批准号:61572319
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:66.0万元
- 批准年份:2015
- 负责人:田晓华
- 依托单位:
基于Bloom filter的下一代互联网可扩展组播技术研究
- 批准号:61202373
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:22.0万元
- 批准年份:2012
- 负责人:田晓华
- 依托单位:
国内基金
海外基金
