项目来源：
中科大双创项目
项目简介：
根据社会生活与发展的迫切需求和本领域的国际前沿发展趋势，本项目以构建利用CSI进行高精度、高实时性的、面向复杂大型室内场所的定位的系统为最终目标。为此，项目组将提出一系列创新性的技术方案提升现有系统在复杂室内环境下的定位准确度，与此同时，为使之能够同时为上千用户提供定位服务，项目组将降低系统的运行负担，提升系统的实时性。项目组所搭建的系统将面向广大用户的日常需求，提供1）精准实时的室内导航服务，快速引导用户到达目标位置，如餐馆、卫生间、直梯扶梯等；2）重要财物、工作人员的定位管理服务，降低企业的运行成本，提升管理效率；3）根据用户位置，定向推送商品广告服务，减轻消费者的抵触心理，提升广告的效用。
项目目标：
本项目主要研究基于Wi-Fi的室内定位系统在实际使用中存在的几个问题：
（1）多径环境下的信号分离及直接路径的信号重构
（2）消除多径效应所带来的歧义性
（3）降低系统的时间复杂度
项目方法：
本项目以构建面向复杂大型室内场所的无线定位追踪系统为目标，主要解决以下问题：
1.多径环境下的信号分离及直接路径的信号重构
在室内环境中，存在了大量的可以反射、折射、衍射无线信号的障碍物。传统的多径分解算法无法有效降低多径分解时反射路径对应的信号分量对直接路径信号分量的影响，致使它们的分离及之后的重构效果都不甚理想。因而，项目组提出MPP（Multiple-Paths-Pursuit）算法与EM（Expectation Maximization）思想相结合的新型多径分解算法。
2.消除多径效应所带来的歧义性
当来自不同路径的信号完成分离之后，如何挑选直接路径是系统最终实现高精度定位的重要一环。我们提出了利用定位目标的位置在时间维度上的连续性来识别直接路径。将目标的运动建模为隐马尔可夫模型并利用Kalman Filter算法解决。
3.降低系统的时间复杂度
在信号分离过程中我们的算法需要遍历整个参数空间，这带来了极大的计算负担。我们提出了参数空间的渐进式网格化。
项目成果：
1.EM-MPP算法80%的AOA准确度为11度，如此大的AOA准确度的增益将极大提升我们系统的定位准确度。
2.我们提出的算法（即Mobi-Track）在不同的环境下（可视环境和非可视环境）的直接路径识别准确率可以达到75%以上，与其他算法最多59%的准确率相比获得了极大地提升。
3.我们的实验结果表明，加速后的定位系统的时间负担减小到原有的一半。