组合数据增强：桥接几何驱动与数据驱动 WiFi 定位的关键赋能技术

由于各种无线感知技术的涌现，文献中已提出众多定位算法，分为几何驱动定位（GP）与数据驱动定位（DP）。这些方法各有局限，例如 GP 的非视距问题以及 DP 缺乏带标签数据集，而通过融合两者可互补。为此，本文旨在引入一种称为组合数据增强（CDA）的新原理，作为两种方法无缝融合的催化剂。具体而言，由不同定位实体组合增强得到的基于 GP 的数据集，称为初步估计位置（PELs），可用作 DP 的输入。我们基于 WiFi 往返时间（RTTs）与惯性测量单元（IMUs）的现场实验，通过设计若干基于 CDA 的定位算法，证实了 CDA 的有效性。首先，我们表明 CDA 提供了量化每个 PEL 可靠性的多种度量，从而可滤除不可靠的 PEL 以用于 WiFi RTT 定位。其次，CDA 有助于计算卡尔曼滤波器的测量协方差矩阵，以融合由 WiFi RTT 与 IMUs 导出的两个位置估计。第三，我们将上述位置估计用作对应 PEL 的实时标签，用于基于指纹的定位（作为一种代表性 DP 算法）。其提供了准确可靠的定位结果，例如平均定位误差为 $1.51$（m），标准差为 $0.88$（m）。