本文探讨了一种基于RSSI位置指纹和惯性传感器数据融合的室内定位系统，旨在提高复杂环境下的定位精度与可靠性。通过算法优化，实现了对移动设备的精准追踪。
在当今快速发展的移动互联网时代，智能终端的广泛普及带来了基于位置服务（Location Based Service, LBS）的需求增长，其中室内定位系统（Indoor Localization System）作为能够提供室内环境下位置信息的服务受到了广泛关注。尽管全球定位系统（GPS）在室外环境中功能强大且高精度定位能力得到充分展现，但在室内环境中由于信号无法穿透墙壁等障碍物，因此GPS无法有效工作。这种局限性使得精确的室内定位技术成为无线移动应用中不可或缺的部分，并引起了学术界和产业界的高度重视。
当前主要采用的技术包括红外线（Infrared, IR）、蓝牙（Bluetooth）、超宽带（Ultra-Wideband, UWB）、无线局域网（Wireless Local Area Network, WLAN）及射频识别（Radio Frequency Identification, RFID）。这些技术通常结合三角测量、位置指纹等定位方法使用，如k近邻法(k-nearest-neighbor,kNN)和概率方法(Probabilistic Methods)。
在室内环境中，多边形定位通过计算目标到多个参考点的距离进行估计。角度法则利用相对角度确定目标位置，这些技术通常依赖于信号强度（Received Signal Strength, RSS）、到达时间(Time Of Arrival, TOA)或到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA）来间接测量距离。
然而，三角测量方法对基站设备的时间同步要求很高，在室内环境中由于发射器和接收器之间缺乏直接视线通道，多径效应会导致电波传播不稳定，并影响定位精度。为提高室内定位系统的精确度，本段落提出了一种结合RSSI位置指纹技术和惯性技术的混合系统，通过动态活动区域聚类进一步提升位置指纹法定位精度。
实验结果表明，在没有GPS信号的情况下使用无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）进行精准定位是完全可行的。相比单独采用RSSI位置指纹技术，该系统的定位准确度提高了35%以上。随着惯性传感器、无线通信芯片及体域网设备的普及，这种混合系统在个人室内定位应用中展现出巨大潜力。
论文作者杨帆和陆佳亮来自上海交通大学计算机科学与技术系，他们的研究证明了结合RSSI位置指纹技术和惯性技术能够显著提高室内环境下的定位精度。这为未来室内定位技术的发展开辟新的路径，并提出了一些挑战如如何优化聚类算法以适应不同动态变化的室内环境。
论文详细探讨无线室内定位系统的设计和实现过程，并提供了实际应用中的实验数据，分析了混合方法相比于单独使用某一种技术的优势。此外还讨论当前面临的挑战及未来研究方向，例如提高系统的稳定性和准确性等。作者的研究为相关领域的发展做出了重要贡献并提供宝贵经验与参考数据。
5星
