本书首先介绍了如何利用群智感知用户收集的多源感知信息，来构建能作为室内导航全局参照框架的虚拟网络拓扑，建立用户所处的物理空间与虚拟网络拓扑的信息空间的映射关系，进而把物理空间中的用户定位、导航跟踪等问题转化为信息空间中的数据匹配问题。此外，作者还将该思路进一步拓展应用于公交定位等。本书力求突破现有导航技术的桎梏，为室内导航技术研究提供一种新的思路。

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刘文平（1977-），男，华中科技大学博士、博士后，湖北经济学院统计学院副院长、副教授1. 国家自然科学基金面上项目“面向泛在计算的精准室内导航技术研究”，编号62072163，负责人（本书依托项目）； 2.国家自然科学基金面上项目“基于在线群智感知的即插即用室内导航技术研究”，编号61672213，负责人（本书依托项目）；

目录
第1章 绪论 1
1.1 主流导航模式 2
1.1.1 基于室内平面图+室内定位技术的导航模式（模式I） 2
1.1.2 基于先行者-追随者的导航模式（模式II） 3
1.1.3 导航模式特点 4
1.2 本书观点与主要创新 5
参考文献 6
第2章 基于动态地图生成的室内导航 11
2.1 概述 12
2.2 基于Wi-Fi的距离估计 15
2.2.1 多维标度法 15
2.2.2 指纹间的相异度计算 16
2.3 导航系统设计 19
2.3.1 概述 19
2.3.2 局部地图生成 20
2.3.3 局部地图合并及拼接 21
2.3.4 边长和方向的计算 23
2.3.5 楼层改变探测 24
2.3.6 基于实时地图的室内导航 25
2.4 性能评估 25
2.4.1 实时地图生成 26
2.4.2 室内导航和动态地图 29
2.5 讨论 30
2.5.1 用户密度/分布的影响 30
2.5.2 地图与现实世界的锚定问题 30
2.5.3 时间复杂度 31
2.6 文献梳理 32
2.6.1 基于地标的室内导航 32
2.6.2 基于室内平面图的室内导航 32
2.6.3 基于先行者-追随者的室内导航 33
2.7 结论 33 参考文献 33
第3章 基于非调制光源构建虚拟图的室内导航 39
3.1 概述 40
3.2 基于光强峰值的室内导航虚拟地图构建 42
3.3 系统设计 44
3.3.1 概述 44
3.3.2 虚拟图生成 46
3.3.3 实时导航 55
3.4 系统评估 56
3.4.1 实施过程 57
3.4.2 性能评估 57
3.5 文献梳理 60
3.5.1 基于室内平面图的室内导航 60
3.5.2 基于先行者-追随者的室内导航 61
3.6 结论 62
参考文献 62
第4章 基于机器学习的Wi-Fi距离估计与应用 67
4.1 概述 68
4.2 接近度估计与群组分析研究 70
4.2.1 人与人之间的接近度估计 70
4.2.2 群组检测和行为识别 71
4.3 用户间距离估计 72
4.3.1 输入特征选择 72
4.3.2 数据收集与准备工作 75
4.3.3 研究方法 76
4.4 基于用户距离估计的群组画像 78
4.4.1 群组检测 78
4.4.2 细粒度群组移动水平分类 79
4.4.3 群组结构识别 80
4.5 性能评估 82
4.5.1 实验设置 82
4.5.2 不同方法在距离估计和训练时间上的比较研究 83
4.5.3 走廊识别精度比较 84
4.5.4 使用特征选择技术进行距离估计 84
4.5.5 模型的泛化能力 85
4.5.6 群组检测、移动水平分类和群组结构识别的精度 85
4.6 讨论 88
4.6.1 群组队形变化的影响 88
4.6.2 群组检测的计算延迟 88
4.7 结论 89
参考文献 89
第5章 基于三维传感器网络一维流形骨架的导航协议 93
5.1 一维流形骨架导航协议的提出背景 94
5.2 研究动机和问题描述 96
5.2.1 假设、目标和要求 96
5.2.2 问题描述 97
5.3 SNP协议 98
5.3.1 一维流形骨架提取 99
5.3.2 路径规划 102
5.3.3 导航实现 102
5.4 讨论103
5.4.1 复杂度分析 103
5.4.2 对网络动态变化的反应 103
5.5 性能评估 105
5.5.1 安全出口数量的影响 105
5.5.2 对节点密度的鲁棒性 106
5.5.3 对形状变化的鲁棒性 108
5.5.4 骨架提取的计算成本和网络动态的反应时间 109
5.6 路径规划与导航研究现状 110
5.7 结论110
参考文献 110
第6章 基于Wi-Fi感知的城市公交定位与到达时间预测 115
6.1 概述 116
6.2 公交定位与到达时间预测的提出背景 118
6.3 基于信号沃罗诺伊图的公交车定位 119
6.3.1 信号沃罗诺伊图 119
6.3.2 基于SVD的公交车定位系统WiLocator 121
6.3.3 WiLocator的变形算法WiLocator(p) 124
6.4 公交车到达时间预测 126
6.5 原型构建和实验结果 128
6.5.1 原型构建 128
6.5.2 实验结果 130
6.6 公交定位与跟踪研究现状 134
6.6.1 基于Wi-Fi的定位 134
6.6.2 实时公交车跟踪 135
6.7 结论 135
参考文献 136