基于位置信息的老人异常状态检测技术研究

传统居家养老模式中,对独居老人的日常生活健康状况的监测及室内活动的异常行为检测,依赖于各种可穿戴传感器设备,易给老人造成行动不便和隐私问题。为此,提出一种基于位置信息的老人异常状态检测方法。该方法根据蓝牙信号的信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)测距定位,获得老人当前位置,由交互式多模型的卡尔曼滤波方法实现老人在室内的移动轨迹跟踪;对老人在室内移动轨迹进行生理监测,而对老人突发异常状态,通过设置不同室内空间区域的时间阈值,以停留点检测方式进行判断。实验结果表明,该方法简单易于实现,且对于独居老人的日常监护方法优于传统可穿戴传感器设备。

融合方向指纹和RSS相对关系的定位方法研究

为了降低指纹数据库匹配定位时因接收设备天线方向性和差异性引起的RSS失配问题,提出一种融合方向指纹和RSS相对关系的室内定位方法。基于方向指纹库的RSS相对关系指纹提取定位方法分为离线阶段和在线阶段。离线阶段,建立方向指纹数据库。在线阶段,先通过方向指纹进行匹配,然后采用RSS相对关系指纹提取方法进行指纹匹配,匹配过程通过DTW算法提高匹配效率和准确度。实验结果表明,定位精度得到有效提高,不同设备定位结果趋于稳定,在实际定位系统中更具有普适性。