Page 206 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第10期

第 50 卷第 10 期 杨 帆等：基于移动采集指纹的手机自适应压缩感知室内定位方法 2141

了 445 个序列的移动采集指纹，且仅用了 55 min。
综上所述，该结果表明，在同样覆盖面积的定位
区域中采用所提出的移动采集指纹采集方法的
指纹采集时间是静态指纹采集方法消耗时间的
1/10，即无线信号移动采集指纹采集方法的效率

是 静 态 采 集 方 法 的 10 倍 ，采 集 效 率 提 升 了
90.83 %。

图 9 静态指纹采集方法参考点分布
Fig. 9 Reference Points Distribution of Statically-
Collected Surveying Method

图 10 移动采集参考点轨迹分布
Fig. 10 Reference Points Trajectory Distribution of
Mobile-Collected Method

表 1 不同方法指纹采集效率对比
Table 1 Comparison of Fingerprint Surveying Efficiency
of Different Methods
方法 序列/个 消耗时间/min

移动采集 445 55
静态采集 841 600

3.3 不同手机定位精度优化效果
在 定 位 精 度 比 较 阶 段 ，使 用 三 星 S8、谷 歌
Pixel4、三 星 S10 和 小 米 10 4 款 手 机 进 行 测 试 。
实验中使用 4 个手机同时沿着相同的实验路径， 图 11 不同手机移动指纹匹配定位结果
分别利用压缩感知 CS 方法 ［25］ 、基于信号强度差 Fig. 11 Positioning Results of Mobile Fingerprint

SSD 方法 ［32］ 和本文提出的 CSSD 方法进行定位， Matching with Different Phones
并比较定位的结果。图 11 为不同手机、不同定位
方法的估计结果和实际行走路径。其中，绿线是 异常值，进一步对不同手机和方法的定位精度进
自主研发手持式地理参考系统采集实验路径的 行数据统计分析，如表 2 所示，可看出 CSSD 方法
参考真值。从不同手机移动指纹匹配定位结果 在 4 部手机上的 ME 平均值为 1.96 m，RMSE 平
位置的分布可以看出，基于 CSSD 方法的定位结 均值为 2.75 m，相比于 CS 方法和 SSD 方法，ME
果比基于其他方法的定位结果在行走路线上的 分别减少了 34.45% 和 41.49%。图 13 为使用不
分 布 更 加 均 匀 ，与 实 际 定 位 频 率 更 接 近 。 同 手 机 和 指 纹 匹 配 方 法 的 定 位 精 度 CDF 图 ，
图 12 为不同手机和方法的匹配定位误差箱 CSSD 方法误差 CDF 曲线位于其他方法上方，并
形图，CSSD 方法在上下四分位数之间的定位误 且在 σ 区间位置的定位误差平均值为 2.17 m（见
差数值是最小的。考虑到定位误差箱型图中的 表 2）。图 14 为不同型号手机与指纹采集手机之