近日，我院教师在Elsevier旗下顶级期刊《Expert Systems with Applications》在线发表了以“PSOSVRPos: WiFi Indoor Positioning using SVR Optimized by PSO”为题的文章（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417423002798），系统描述了一种粒子群优化（PSO）支持向量回归（SVR）的WiFi室内定位算法（简称PSOSVRPos），其定位性能优于卷积神经网络定位方法（CCPos）。毕京学博士为第一作者，硕士生赵美琦为第二作者，姚国标副教授和曹鸿基博士分列第一和第二通信作者。《Expert Systems With Applications》是Elsevier旗下顶级国际期刊，影响因子为8.665（2021），入选中科院一区Top期刊。

室内定位既是突破位置服务“最后一公里”的关键环节，也是建设智慧城市的重要助力，甚至是下一代智慧地球及智能社区的重要支撑。室内定位前景广阔、市场巨大，可广泛用于商场导购、停车场反向寻车、病危老幼弱群体呵护、自助导游、警力动态部署、消防员智能引导、灾难现场精准救援以及疫情位置追踪等。作为我国中长期科学与技术发展的战略新兴产业，室内位置服务存在经济社会发展和国家安全的重大需求。

毕京学老师室内定位团队长期从事基于多源机会信号的室内定位算法研究，借助机器/深度学习方法、多源滤波或图优化融合，实现室内外场景、行人活动与高精度位置的智能感知和三维建模。团队购置了北斗、深度相机、LED可见光、UWB、IMU、WiFi、BLE等导航定位设备，可支撑多种室内定位、SLAM算法的理论研究与实验测试；已发表SCI/EI/核心论文20余篇，授权发明专利3项，主持国家自然科学项目1项。2019年以来，学院资助构建了6000平方米左右的“室内外一体化智能导航定位系统”试验场地，为室内定位技术研究提供了重要基础，欢迎国内外室内定位研究团队来访交流，共同推进室内定位技术发展与应用。

审稿：宁一鹏

编审：王会蒙

终审：孟 飞