面向无处不在定位的移动地理空间计算系统

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地理空间计算包括使用计算设备和传感器获取、处理、分析、管理和可视化地理空间数据。然而，地理空间计算系统的任务在计算能力、数据存储能力和存储空间方面都有很高的计算要求。随着移动计算和传感器技术的发展，移动设备能够满足对地理空间计算的要求。因此，移动地理空间计算系统(MGCSs)应运而生并得到迅速发展。目前，基于虚拟现实的个人导航、基于混合现实的手机游戏、自动驾驶汽车、无人驾驶出租车以及许多基于位置的服务等方面，mscs在促进人们日常生活方面已经显示出了重要的作用。需要指出的是，在mscs的所有功能中，无处不在的定位是关键的支持技术之一。计算定位的准确性在很大程度上影响与mscs有关的其他应用程序的服务质量，例如移动地图和移动地理信息系统。

在过去的几十年里，各种无线定位技术已经发展，包括GNSS(全球卫星导航系统)，利用信号机会的方法，如WiFi, RFID，蜂窝LTE/4G，超宽带，WLAN，蓝牙，数字电视，声/毫米波/光信号，包括惯性测量单元、声纳、激光、红外(IR)、磁场、摄像机等混合解决方案。然而，在新兴应用中仍存在许多需要解决的挑战，如室内环境导航、导航系统抵御威胁的安全性、全源定位导航的数据融合等。为了解决这些挑战，具有丰富传感器和计算能力的mscs可能提供新的潜力。

这期特刊的目的是公布mscs使用的最新进展，以提高无处不在的定位质量，以及发展创新的方法，为mscs提供更准确和可靠的定位。我们一共收到了21份投稿，涉及的主题包括用户定位、上下文检测、基于多传感器的室内定位和地图绘制、人类出行行为研究、点云数据辅助上下文感知、室内地图辅助定位等。经过彻底的同行评审过程，选择了9篇文章，总结如下。

由C. Gentner等人撰写的这一期题为“使用地面多径信号和惯性传感器定位”的第一篇文章利用多径传播来估计移动接收器的位置。提出了一种基于粒子滤波的信道slam算法，该算法融合了惯性测量单元(IMU)的航向信息，提高了定位精度。

A. J. Lopez等人在第二篇文章“公民科学贡献范围内的智能手机定位数据质量评估”中，利用活动中通过智能手机收集的GNSS数据，分析了数据质量的完整性方面。研究结果可用于人类出行行为研究。

L. Pei等在第三篇文章“An Efficient Normalized Rank Based SVM for Room Level Indoor WiFi Localization with different Device”中研究了基于WiFi指纹的室内定位中不同设备接收信号强度指数(RSSI)的变化问题。提出了一种基于秩的归一化支持向量机分类器(NR-SVM)，并在某商场的16种不同设备上进行了验证。

牛新等在第四篇文章“一种用于室内移动测绘的激光雷达扫描匹配辅助惯性导航系统在线解决方案”中提出了利用激光雷达和IMU集成无人地面车辆(UGV)系统进行室内移动测绘的在线导航算法。

第五篇文章，H. Leppäkoski等人的“基于手机使用特征的用户位置上下文语义标注”．提出一种基于机器学习的方法来检测用户的家，工作，和其他访问过的地方，利用移动电话使用功能。

第六篇文章考虑在定位算法中加入地图约束，以减少行走轨迹的不确定性，提高定位精度。J. Hobby和M. Dashti提出了一种从CAD平面图生成室内地图的方法，以及一种用于室内导航的自适应地图过滤算法。更多细节可以在“一种将楼层平面约束纳入室内位置跟踪的方法:Voronoi方法”中找到。

由P. Richter和M. Toledano-Ayala撰写的第七篇文章题为“无处不在的无缝定位:融合GNSS伪距和WLAN信号强度”，提出了基于粒子滤波器紧密集成GNSS伪距和WLAN接收信号强度指标(rssi)的无缝定位。

K. Liu等在第八篇题为“An Analysis of Impact Factors for Positioning Performance in WLAN fingerprint Systems using Ishikawa Diagrams and a Simulation Platform”的文章中考虑了室内RSSI指纹定位过程中对定位精度的影响因素。这些因素包括接入点(AP)密度、信号传播衰减系数和参考点(rp)密度等。

最后，Y. Chen等在第九篇论文《移动激光扫描点云数据用于GNSS瞄准线分析的可行性研究》中，利用移动激光扫描点云对城市峡谷场景下的瞄准线条件进行检测，以提高定位精度。

我们的特邀编辑团队感谢所有作者和审稿人对本期特刊的贡献。

梁陈
奥利维尔•朱利安
Elena-Simona罗汉
冈萨洛Seco-Granados
瑞智陈

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