系统帮助智能设备找到位置

麻省理工学院和其他地方的研究人员开发的新系统可以帮助智能设备网络协作，以找到GPS通常会失效的环境中的位置。如今，“物联网”的概念已广为人知：全世界数十亿个相互连接的传感器(嵌入日常物品，设备和车辆中，或者被人或动物佩戴)可以收集和共享各种应用程序的数据。

一个新兴的概念，即“事物的本地化”，使这些设备能够感知并传达其位置。此功能可能有助于供应链监控，自主导航，高度连接的智慧城市，甚至可以构成世界的实时“生活地图”。专家预计，到2027年，物联网市场将增长到1,280亿美元。

该概念取决于精确的定位技术。传统方法利用GPS卫星或设备之间共享的无线信号来确定它们之间的相对距离和位置。但是有一个障碍：在有反射性表面，障碍物或其他干扰信号的地方，例如建筑物内部，地下隧道中或在高楼林立的街道两旁的“城市峡谷”中，准确性会受到很大影响。

麻省理工学院，费拉拉大学，巴斯克应用数学中心(BCAM)和南加州大学的研究人员开发了一种系统，即使在这些嘈杂的GPS拒绝区域中，也可以捕获位置信息。描述该系统的论文发表在IEEE的会议记录中。

当网络中称为“节点”的设备在信号阻塞或“恶劣”环境中进行无线通信时，系统会融合节点之间交换的狡猾无线信号中的各种类型的位置信息以及数字地图和惯性信号数据。这样做时，每个节点都会考虑与所有其他节点的位置相关的所有信息(称为“软信息”)。该系统利用机器学习技术和减少已处理数据尺寸的技术来根据测量和上下文数据确定可能的位置。然后，使用该信息来确定节点的位置。