（一） 項目簡介
隨著社會的進步、人們生活水平的提高，定位技術已廣泛應用于人們的生活與工作中。GPS定位技術，以其性能穩定、低成本、精度高等優點，已被人們廣泛使用。但在室內的復雜環境下，GPS信號弱，無法利用現有的GPS技術進行準確定位。
本項目針對室內小孩老人走失，室內發生火災、地震時的緊急救援等突發情況，基于局域網技術，研制一款價格適中且精度較高的室內定位系統，并實現心率實時監測功能，滿足室內定位與導航，具有重要應用價值。
（二） 研究目的
1、本項目通過采用MTK2503芯片設計可穿戴設備，完成位置信息和心率信息采集；采用ESP8266模塊設計AP熱點組建局域網，實現數據傳輸；綜合歷史尋跡（剔除奇異采集數據）、局域劃分以及加權概率處理等算法，對指紋法進行優化，提高定位精度；通過手機APP實現位置信息和心率信息的實時監控，并實現導航功能，最終完成整個可穿戴室內定位系統的研制。
2、該定位系統實現以下性能指標：（1）定位精度小于2米，心率實時測量誤差小于10%；（2）無線局域組網覆蓋范圍大于100米；（3）數據傳輸速度大于100kbit/s；數據傳輸誤碼率小于10-5；并具有心率監測與報警功能。
（三） 研究內容
1、體系結構研究
分析研究相關可穿戴監測系統的關鍵技術問題，在此基礎上，分別設計基于心率檢測類、室內定位類兩種應用場景，提出一種基于傳感器技術、低功耗局域網技術、嵌入式軟件與系統、服務器技術的可穿戴室內定位系統的總體架構。將整個系統劃分為數據采集前端、數據傳輸處理和終端數據分析與監控三部分，實現集數據采集、傳輸、分析、匯總和反饋的室內定位的全方位服務平臺。
2、基于位置信息與脈搏信號采集的可穿戴設備研究
設計一款可穿戴設備，集成位置信息采集和光電透射脈搏信號采集功能。該設備主要分為光電傳感器模塊、信號調理模塊、Wi-Fi/藍牙通信模塊和電源模塊四個部分。硬件主要進行對脈搏傳感器、低功耗Wi-Fi/藍牙芯片選型和相關模塊的電路設計。軟件部分完成基于低功耗Wi-Fi/藍牙芯片的脈搏信號采集器固件設計，完成脈搏信號的獲取、處理以及與用戶移動終端數據傳輸的功能。
3、基于無線局域網技術的數據傳輸網絡研究
通過分析比較目前常用的幾種短距離無線傳輸技術，采用無線局域組網技術構建可穿戴數據傳輸網絡。同時研究了無線電信號傳輸模型及其網絡拓撲結構，確保在信道干擾較大的情況下，仍然精確傳輸數據；在有限頻帶時，盡可能容納多的用戶數量。最后，基于Wi-Fi/藍牙芯片，構建了一個可穿戴數據傳輸網絡。
4、基于Android系統的位置信息與心率監測APP研究
設計基于Android系統的位置信息監測與心率監測的系統軟件APP，采用協議棧實現基于局域網技術的數據傳輸、固件在線升級等功能，并實現數據服務器上傳功能。通過測量局域網多個節點信號強度，根據信號衰減模型，測得大致距離，再根據三圓相交的原理算出具體位置。通過增加多重算法加權定位，提高定位精度。在精確定位的基礎上，實現自動包含當前位置的地圖信息的導航功能。
（四） 國、內外研究現狀和發展動態
在室內定位中，早期的室內定位方法大多采用特定的硬件設備，如紅外[1]、超聲波[2]、超寬帶（UWB）、RFID 和無線傳感器等技術，實現都依賴于部署專用的硬件設備（不僅需要預先在定位區域中部署，還需要用戶佩戴定位終端），然這種定位方法有很高的定位精度，但是它設備費用昂貴。自 802.11 標準制定以來，線局域網絡（Wireless Local Area Networks，WLAN）逐漸成為用戶接入互聯網的主流方式，WLAN 熱點在室內環境得到廣泛部署。相對于基于其他介質的定位技術，基于 WLAN 室內定位技術具有架設成本低、高速率傳輸、用戶接入方便等優勢而受到廣泛關注，其主要方法是根據測量來自接入點（Access Point，AP）的接收功率并應用相應信號檢測算法進行優化定位，不需要額外的專用設備，這種方法稱為基于終端接收信號強度（Received Signal Strength，RSS）的室內定位技術。隨著無線路由器的普及，基于WiFi的定位技術逐漸成為室內定位技術的主流。
室內定位技術的起步晚于室外定位，室內環境的復雜性使得室內定位面臨著許多的難點，到目前為止室內定位技術還在不斷的發展中。2002年,Roobs采用了建立指紋庫的方法，提出了一種基于WLNA的室內定位的概率處理方法[3]，在定位時使用貝葉斯函數計算出可能性最大的位置。其次在2002，attiti 等人提出采用人工神經網絡構建指紋空間的方法[4]。2005 年，Brunato 等人將基于支持向量回歸的方法引入到室內定位中[5]，取得了較高的定位精度。2007 年 Kushki 等人提出利用核函數對RSS進行采樣用以構建指紋空間的方法[6]。
在最近幾年中，室內定位處理方法得到快速發展。2012年，Vinod Kum Jain 等人提出一種分布式的位置指紋室內定位算法[7]，算法利用輸入信號和輸出位置對指紋空間進行劃分，每個劃分空間利用輸入信號和輸出位置來學習 RSS指紋和它們之間關聯子空間中的位置。Valentin Radu等人在2013年提出基于WLNA的室內自動監控系統[8]，系統集成了行人航跡推算和指紋定位兩種定位算法。
2014年，Philipp Muller等人提出基于參數模型的定位方法[9]來解決匹配階段的 KNN 算法和 WKNN 算法難以用到大型定位區域的問題。Mir Yasir Umair 在2014 年提出了應用在WLNA室內的一種改進的KNN算法[10]，改進的算法不是考慮距離目標固定的最近鄰指紋數量，而是使用了一種自適應算法選擇最優的最近鄰指紋數量。2013年，信息工程大學謝代軍等人針對無線信號時變性導致位置指紋定位算法定位精度較低的問題，提出了一種基于分布重疊和特征加權的最大指紋相似度定位算法[11]。2018年，北京郵電大學張凱楠等人針對低功耗藍牙協議和室內條件下位置指紋定位方法[12]，設計和實現了低功耗藍牙的無線局域組網，基于RSS位置指紋的室內定位系統，在卡爾曼濾波和粒子濾波的指紋定位的基礎上，提出了范圍指紋匹配定位法的指紋定位。
對于心率測量，隨著人們生活水平的提高，越來越多的人開始關注自身的健康，能夠監測身體健康的可穿戴產品應運而生。目前，常見的心率按照原理分為光電透射（或光電式）測量法、諧振式（或振動式）測量法和從心電信號中提取。光電式法是基于光電容積圖（PPG）技術，分為透射式和反射式。透射式一般通過血氧含量測定心率。原理上來說就是與皮膚接觸的光電式心率傳感器會發出一束光打在皮膚上，因為血液對特定波長的光有吸收作用，每次心臟泵血時，該波長都會被大量吸收，通過測量反射/透射的光，可以確定每次心跳的波動，將波動信號通過接口發送至中央處理器計算，從而得出心率。不過該類傳感器耗電量大，同時受環境光的干擾測量結果誤差較大[13]。
目前像蘋果、小米等市面上的智能手環或手表監測心率的功能多是采用了光電透射測量法。從Apple Watch背面可清晰的看到有LED燈，其作用就是發出光照射在皮膚上來測量反射/投射的光以計算出心率值[14]。還有一種方法是測心電信號，傳感器可以通過測量心肌收縮所產生的電信號的變化，以此模擬出心機收縮的模擬信號，原理和心電圖類似原理。因為其電路設計比較復雜，而且占PCB空間比較大，易受電磁干擾，同時傳感器必須緊貼皮膚，限制了測試者的活動，所以手環通常不采用這種測量方式。
除此之外，還有振動式測量，其原理是通過精度較高的傳感器貼在測試者皮膚上捕捉因為心跳所引起的身體震動，再經過信號放大、濾波等處理就可以得到心跳，一般來說，智能坐墊或智能按摩器一類的產品多會采用這種測量方法，其缺點與測心電信號的傳感器較為類似，也是限制了測試者的活動，因此可穿戴設備中比較少見。
參考文獻
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[8] Radu V, Kriara L, Marina M K. Pazl: A mobile crowdsensing based indoor Wi Fi monitoring system[C]. //Network and Service Management (CNSM), 2013 9th International Conference on.IEEE, 2013:75 - 83.
[9] Shin B, Lee J H, Lee T, et al. Enhanced weighted K-nearest neighbor algorithm for indoor Wi-Fi positioning systems[C]. //Computing Technology and Information Management (ICCM), 2012 8th International Conference on.IEEE, 2012:574 - 577.
[10] Müller P, Raitoharju M, Piché R, et al. A field test of parametric WLAN-fingerprint-positioning methods[J]. Information Fusion (FUSION), 2014 17th International Conference on, 2014:1 - 8.
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[12]張凱楠. 低功耗藍牙組網和定位技術研究[D].北京郵電大學,2018.
[13] 呂智鵬,石紫茹,王君瑞.關于心率傳感器在可穿戴設備上的實際應用[J].中國新通信,2018,20(17):232.
[14] Toshiyo Tamura, Yuka Maeda, Masaki Sekine and Masaki Yoshida, “Wearable Photoplethysmographic Sensors—Past and Present,” Electronics 2014, 3, 282-302; doi:10.3390/electronics3020282
（五） 創新點與項目特色
1、采用基于無線局域網的室內定位技術，并綜合歷史尋跡（剔除奇異采集數據）、局域劃分以及加權概率處理等算法，對指紋法進行優化，提高定位精度。
2、該系統的心率檢測功能既可以檢測身體健康狀況，隨時監測老人、小孩生理特征；又可了解自己的運動是否有效，是否能夠達到健身的目的；還可在事件突發情況下，通過心率可以了解到受害者慌張程度以及處境危險程度以便及時安排救援與疏導。
（六） 技術路線、擬解決的問題及預期成果
1、技術路線
該定位系統的結構示意圖和結構框圖分別如圖1、圖2所示。將系統分為三個模塊：局域網的可穿戴室內定位系統的前端模塊、終端模塊、數據傳輸處理模塊三個主要部分。
圖1 系統結構示意圖
 圖2 系統結構框圖
（1）前端模塊
前端模塊包括兩個子模塊：室內定位模塊和心率檢測模塊。對于室內定位，選用MTK2503為核心處理器，搭建前端系統。通過局域網，經數據傳輸處理，完成與終端的信息交換。對于心率測量，使用基于光電容積脈搏波（PPG）原理的心率傳感器來實現對心率信息的采集。光電式法是基于光電容積圖（PPG）技術，分為透射式和反射式，使用方法如圖3。透射式一般通過血氧含量測定心率。原理上來說就是與皮膚接觸的光電式心率傳感器會發出一束光打在皮膚上，因為血液對特定波長的光有吸收作用，每次心臟泵血時，該波長都會被大量吸收，通過測量反射/透射的光，可以確定每次心跳的波動，將波動信號通過接口發送至中央處理器計算，從而得出心率。心率檢測子模塊的總體硬件框圖如圖4所示，主要由光電傳感器、信號調理模塊、電源模塊和Wi-Fi/藍牙傳輸模塊四個部分組成。其中光電傳感器負責采集人體脈搏信號，信號處理模塊負責對采集回來的信號進行放大、濾波和整形，Wi-Fi/藍牙傳輸模塊則負責對脈沖信號進行處理、存儲和轉發。
圖3 透射和反射模式的PPG
圖4 心率子模塊框圖
（2）數據傳輸處理模塊
系統的數據處理傳輸模塊主要包括對無線局域組網的搭建，為前端與終端搭建通信橋梁，同時分析構建出無線電信號傳輸模型，減少多徑效應對信號的干擾。無線局域組網由多個熱點（AP）組成。為了實現高定位精度，本項目實現定位方法主要采用已構建指紋空間的方法，并結合歷史尋跡、局域劃分等方法來提高定位精度。
基于WLAN 信號指紋的定位技術，可在復雜的室內環境所產生獨特的信號分布地圖。在室內的多個 AP 同時向外發送無線電磁信號時，由于信號的多徑效應，信號會根據室內環境產生各種反射、折射、繞射和衍射等效果，從而在室內各個位置產生一種獨有的信號分布規律，人們把這種信號的分布規律稱為“特征指紋”。基于 WLAN 信號指紋的定位技術就是要預先建立這種“特征指紋”的數據庫，將其與實際的室內位置坐標相綁定，當我們在進行實際的定位操作時，所采集的信號一定就是數據庫中的某一條“指紋特征”，通過對數據庫記錄進行匹配來查找出這條相應的“指紋特征”并進而得到與其向綁定的坐標位置，該坐標位置就是我們所需要的定位結果。
該定位技術可分為兩步：信號指紋數據庫的離線建立和在線定位時的數據庫匹配。在信號指紋數據庫的離線建立階段，需要在定位的室內范圍內均勻的選擇一系列的信號采樣點，在每個采樣點采集可以感知到的多個 AP 的 BSSID 和信號強度 RSSI 樣本值，在服務器后臺進行濾波等處理后與采樣點的位置坐標一起存入到信號指紋數據庫。在在線定位時的數據庫匹配階段，用戶的移動終端會采集用戶所在位置的所有可感知 AP 的信號強度，由于室內的信號指紋特征一般是固定不變的，所以這些采集到的信息肯定可以和指紋數據庫的某條數據相匹配，我們將采集到的數據上傳到后臺服務器。定位服務器接收數據以后，進行歷史尋跡和加權概率等處理，根據歷史數據并結合當前狀態來預測下一個狀態可能發生的信號數據值，將處理結果與指紋數據庫進行匹配，找出一條或者多條符合其“指紋特征”記錄，通過相應的篩選算法來找出最優的估計記錄，這條記錄所綁定的坐標位置就是我們最終的定位結果。
（3）終端模塊
終端模塊主體是一個APP，采用JAVA語言設計，能夠實現位置信息的計算，得到手機端的位置信息和可穿戴設備端的位置信息，心率信息等，其工作流程如圖5所示。
圖5 手機APP工作流程圖
該APP的主要功能是顯示當前使用者所在建筑物內部的地圖以及計算手機的位置信息和可穿戴設備的位置信息。將接收到的由可穿戴設備發送到局域網的信號強度信息后，經過算法、信號衰減模型，測得可穿戴設備的具體位置。同理再通過測量自身與局域網多個節點的信號強度，計算出自己的位置，最后再由三圓相交原理算出精確的位置。
2、擬解決的問題
（1）定位方式選擇：在室內大環境下我們需保證定位精度小于2米。然而在室內復雜的環境中，由于多徑傳播即移動終端周圍各種物體和各種反射以及小尺度衰落的影響，采用指紋定位法時，數據的采樣值有較大的偏差，從而導致定位精度不足。
（2）實時顯示當前位置：由于定位需要進行大量計算，從而不能保證位置的實時顯示。另外，數據的傳輸也會存在延時，從而影響系統的實時性。因此，如何通過優化算法，減小運算量，提高數據傳輸的速度，降低誤差率，實現系統實時顯示的關鍵。
3、預期成果
（1）完成可穿戴室內定位系統的研制，實現以下性能指標：①定位精度小于2米，心率實時測量誤差小于10%；②無線局域組網覆蓋范圍大于100米；③數據傳輸速度大于100kbit/s；數據傳輸誤碼率小于10-5；④在安卓手機上實現實時顯示。
（2）申請國家專利1項。
（3）發表科研論文1篇。
（七） 項目研究進度安排
2019年5月-2020年5月
（1）收集資料，制定方案，完成團隊分工；項目的前期工作需要收集大量的資料，通過知網、書籍、外文等資料對本項目的發展趨勢、現階段研究問題進行深入學習，為后續工作的順利進行做準備。
（2）完成模塊原理圖繪制，并采購電子元器件完成電路系統的搭建。提出數據傳輸與終端APP的系統方案。
（3）完成無線局域組網設備的組建，穿戴設備前端電路搭建以及終端服務器搭建，并完成各部分電路的焊接和調試。申請國家專利1項。
2020年6月-2021年5月
（1）完成APP軟件的編寫和測試，能夠在APP上顯示實時手機的位置，并且能夠顯示可穿戴設備的位置。在手機上能夠顯示可穿戴設備的參數包括位置，心率等信息。
（2）完成整個系統調試與優化，測試定位精度是否達到要求。
（3）總結項目成果，撰寫科研論文和總結報告。對比現階段室內定位系統產品，詳細敘述出本項目在創作中實現的性能指標以及優缺點。根據市場需求，制定相應的后續改進計劃。
（八） 已有基礎
1、與本項目有關的研究積累和已取得的成績
（1）組內成員均接受過專業技能培訓，完成花樣流水燈、按鍵電子琴、基于AD603的程控放大器、單/雙電源高增益帶寬放大器、正負5V線性穩壓源設計，參加過各類儀器儀表設計等項目。
（2）對PCB板焊接、PCB板制作以及常用實驗儀器設備如示波器、掃頻儀、信號源等使用十分熟悉。且長期在實驗室學習，有過一些芯片的使用經驗。比較熟練掌握常用軟件如Keil、Altium Designer、Multisim、FLYMCU、Proteus等。
2、已具備的條件，尚缺少的條件及解決方法
（1）團隊內成員已基本熟悉掌握了項目的工作流程，對項目的開發有著一定的經驗。團隊內成員已查閱了大量的文獻資料，對室內定位系統的發展背景以及國內外研究現狀有充分的了解，為項目研究工作的正常進行提供了有力保障。
（2）具有一定的科技制作經驗，有著扎實的專業基礎能力和豐富的實踐經驗。團隊成員具備創新精神和科研精神，經過努力，我們相信會在此項目上取得良好的成績。
（3）采用JAVA開發APP軟件存在一定的困難，需要花費一定的時間來學習JAVA語言。
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