综述：基于异构传感与贝叶斯先验估计的室内定位技术

这篇综述创新性地提出了一种融合WiFi信道状态信息(CSI)和蓝牙接收信号强度(RSSI)的异构传感系统，通过贝叶斯框架构建多模态先验分布(P(u))，有效解决了传统单模态定位在动态环境中因空间变异性和时间波动性导致的非线性误差问题。实验表明该系统将平均定位误差从2.1米降至1.23米，特别适用于智能医疗监护(如跌倒检测)和物联网(IoT)导航等场景。

　　

室内无线定位技术正成为智能医疗和物联网应用的核心支撑。传统基于单一模态（如蓝牙或WiFi）的定位方法易受多径效应和环境变异影响，而这项研究通过异构传感融合与贝叶斯先验估计的创新框架，为动态室内环境提供了鲁棒性解决方案。

技术瓶颈与突破方向
当前无线定位技术面临两大核心挑战：空间变异（如家具移动改变信号多径特性）和时间波动（环境温湿度导致的信号漂移）。研究团队发现，单一模态信号的非线性失真会导致指纹匹配失效，例如实验数据显示家具重排会使蓝牙RSSI指纹聚类中心偏移达47%。

异构传感的协同机制
系统创新性地整合了蓝牙RSSI的路径损耗模型（PL(d)=PL(d₀)+10nlog₁₀(d/d₀)+X_σ）和WiFi CSI的频域特征（H(f_k)=|H(f_k)|e^j∠H(f_k)）。蓝牙信号擅长捕捉宏观距离衰减，而WiFi子载波对微观多径变化敏感，二者形成互补。实验热图显示，在NLOS（非视距）场景下，CSI相位校准技术可将定位稳定性提升20%。

贝叶斯先验的动态建模
核心创新在于构建可调节的多模态先验分布：P(u)∝exp(-1/2uΣ^-1u^T)，其中协方差矩阵Σ通过雅可比矩阵动态更新。离线阶段训练CNN模型时，设计包含先验约束的损失函数：L=-∑y_i,klogF_θ(x_m,P(u))+λ(P(x_m|u)+1/2u^TΣ^-1u)，使模型具备环境自适应能力。

性能验证与临床应用
在6.5×2.5米的真实场景测试中，系统展现出显著优势：

• 在环境变异下，贝叶斯增强CNN的定位精度达78%，较传统CNN误差降低20%
• 多AP部署时，卧室区域的NLOS定位通过AP C的补充覆盖，使误差从1.34米降至1.1米
• 对老年人跌倒监测的响应时间缩短40%，满足智能医疗对连续定位的需求

这项技术为动态环境中的精准定位提供了新范式，其模块化设计可兼容KNN、SVM等多种机器学习算法，在辅助生活、AR/VR导航等领域具有广阔应用前景。未来研究可探索UWB（超宽带）等新模态的融合，进一步提升复杂遮挡场景下的定位可靠性。