7.2 基于信号分布特征的定位

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创建时间:2019-07-02 15:41

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基于信号分布特征的定位方法，主要是利用信号的某些特征在空间中的分布特点而实现的匹配定位方法。

如果把某位置上采集的信号特征称为该位置上信号的“指纹”，那么基于“指纹”的定位方法的基本思想是：首先对定位空间中的每个采样点进行训练，即采集每个采样点的信号特征，构成指纹数据库；对某个待定位点进行定位，则采集该点的信号特征，并于指纹数据库进行对比，则数据库中与待定位点信号特征最接近的训练采样点，即为对待定位点的定位结果。

那么，是否可以利用声音信号实现基于指纹的定位方法呢？答案是肯定的。我们观察扬声器播放的单频率声音信号，可以发现：不同频率声音信号在传播过程中，其发散的程度是不同的，高频声音信号传播的方向性更强，低频声音信号在传播中更容易发散。因此，可以利用不同频率声音信号的传播特点实现定位。
Solo（）即在该原理基础上实现了对目标设备位置的确定。

虽然Solo只是一个证明基于信号强度分布进行定位的可行性的定性方法，但是Solo中对定位的实现思路值得我们认真审视。对信号分布特征的匹配，其实质是通过某些特征，对目标点的位置进行分类或回归的过程。而分类模型和回归模型的本质的一样的，分类模型是回归模型的离散化输出。因此，对信号进行特征匹配的方法就是基于信号分布特征的定位方法的核心。而机器学习是目前流行的一种特征匹配方法。

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