作者：王晓亮,徐恪,杨铮,葛志诚 单位：中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会 出版：《计算机学报》2017年第08期 页数：16页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJX2017080060 DOC编号：DOCJSJX2017080069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 近年来，基于Wi-Fi接收信号强度的室内定位技术一直是研究领域的热点问题.随着智能家居和可穿戴计算的高速发展，大量新型智能设备的出现进一步推动了室内定位技术的发展，同时也带来了新的挑战.可穿戴设备与传统智能设备相比，有着与用户更加紧密的位置绑定关系，是一类更加适合的室内定位平台.但另一方面，类似智能手表、眼镜、手环以及戒指等可穿戴设备，由于其自身资源受限的特性，迫切需要一种低功耗的新型室内定位算法.通过本文在Moto 360二代智能手表上进行的实验可以发现，基于Wi-Fi RSS的室内定位服务会使智能手表的使用时间缩短82%以上，其中99%的定位能耗，是为了保证定位精度而大量进行射频信号采集所造成的.简单的减少信号采集量将带来显著的定位精度下降，如何在保障定位精度的前提下，尽可能地减少信号采集量是低功耗定位技术面临的核心挑战.该文提出了一种面向能耗受限的可穿戴设备的室内定位技术TinyLoc.TinyLoc在实时定位阶段仅需要一次信号采集，同时运用用户运动特性弥补信号采集量减少而带来的精度缺失.实验结果表明，在90%的情况下，TinyLoc对于完整路径上的.....。

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