近日，深圳市科技创新委员会公布了2023年度基础研究专项（深圳市自然科学基金）面上项目资助名单。我院陈朋朋老师申报的面上项目“数模联合的地下大空间人-机-物一体化定位方法研究”获批立项。

目前我国地下工程建设规模、难度和数量为世界之最，且不断向“深、长、大”方向发展。为了降低地下空间开发探测的劳动强度与危险性，同时提高开发探测的效率，地下大空间精确鲁棒的人员及装备定位技术发挥着至关重要的作用。由于地下空间复杂恶劣环境的限制，传感设备的不可靠测量及能量受限等仍然是具有挑战性的问题。为此，本项目面向地下空间封闭受限环境，以实现准确可靠、能效均衡的人-机-物一体化定位为目标，开展数模联合的多源传感器融合定位方法研究。

针对地下空间狭长封闭且地质结构不均，大量金属设备引起信号的反射、衍射和散射，导致无线多径衰落严重的问题，本项目充分挖掘信号变化规律，自适应提取有效信号特征，结合深度神经网络，设计数模联合的非视距识别与缓解策略。进一步，本项目融合惯性测量单元信息，研究基于卡尔曼滤波的不可靠测量修正算法，并根据目标运动模型及移动规律，设计基于状态约束与自回归模型的间歇性补偿更新策略，以期实现地下目标鲁棒定位。