TaLc: Time Adaptive Indoor Localization with Little Cost

本文介绍了一项名为TaLc（Time Adaptive Indoor Localization with Little Cost）的研究成果，该研究主要聚焦于低成本、时间自适应的室内定位技术。由于室内环境的动态变化往往会导致基于Wi-Fi指纹的室内定位技术指纹稳定性降低，进而影响定位技术的实际应用。针对这一挑战，研究团队提出了TaLc定位方法，该方法可以在无需额外设备的情况下，自动识别出需要更新指纹的时间，并通过采集少数参考位置的最新接收信号强度指示（RSS）测量数据来更新指纹，从而减少人工指纹校准所需的努力。TaLc还采用了基于压缩感知（Compressive Sensing，CS）的定位技术，以降低数据量和能耗，实现仅用少量RSS测量数据就能达到精细定位的准确度。在为期三个月的广泛现实世界实验中证明了TaLc能有效更新指纹，平均误差小于3.6分贝，并且提高了大约50%的定位准确性。 在研究论文的分类和主题描述中，TaLc涉及室内定位技术、时间适应性以及压缩感知这三个关键词。该研究成果强调了在日益增长的商业和研究兴趣推动下，室内定位技术发展的必要性。室内定位技术已经受益于无处不在的无线信号的广泛部署，成为新兴应用的支撑技术之一。然而，现有的定位技术面临着环境变化对指纹稳定性的影响，这限制了技术的实际应用，因此提出了时间适应性的新思路。 TaLc方法的提出，正是为了解决这一难题。它通过自动识别和更新指纹，显著减轻了人工校准的负担，降低了指纹校准所需的人力。这种自适应机制确保了定位系统的持续准确性和稳定性，即使在环境动态变化的条件下。而且，借助于压缩感知技术，TaLc能够在消耗更少的数据和能量的同时，实现高水平的定位精度。这一成就在室内定位技术中具有重要意义，因为它表明即便在资源受限的情况下，也能实现高效的定位服务。 研究论文中还提到了这项研究是由中国西安西北大学信息科学与技术学院的Liqiong Chang, Xiaojiang Chen, Ju Wang, Dingyi Fang, Chen Liu, Zhanyong Tang和Weike Nie等人完成。这一事实表明，这项工作得到了中国高校学者的贡献，并为室内定位技术的进一步研究和应用提供了新的视角和工具。