2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——室內(nèi)定位技術(shù)與數(shù)據(jù)計(jì)算研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種技術(shù)主要利用信號(hào)接收強(qiáng)度（RSSI）來確定設(shè)備與已知錨點(diǎn)的距離？A.UWB定位B.藍(lán)牙Beacon定位C.Wi-Fi指紋定位D.慣性導(dǎo)航定位2.在室內(nèi)定位的指紋匹配方法中，K最近鄰（KNN）算法的核心思想是？A.基于信號(hào)傳播物理模型計(jì)算距離B.將待定位點(diǎn)與指紋庫中最相似的K個(gè)指紋點(diǎn)進(jìn)行匹配C.通過迭代優(yōu)化構(gòu)建概率分布模型D.利用傳感器融合提高定位精度3.以下哪項(xiàng)不是室內(nèi)定位系統(tǒng)普遍面臨的主要挑戰(zhàn)？A.信號(hào)傳播的多徑效應(yīng)B.環(huán)境的靜態(tài)性和穩(wěn)定性C.高密度的用戶和數(shù)據(jù)量D.供電和能耗問題4.對(duì)于需要高精度、低延遲的室內(nèi)定位應(yīng)用（如室內(nèi)導(dǎo)航、資產(chǎn)追蹤），以下哪種技術(shù)通常具有顯著優(yōu)勢(shì)？A.Wi-Fi指紋定位B.藍(lán)牙Beacon定位C.UWB定位D.地磁定位5.室內(nèi)定位系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，主要目的是什么？A.構(gòu)建指紋庫B.實(shí)現(xiàn)定位算法C.清洗噪聲數(shù)據(jù)、處理異常值、對(duì)齊時(shí)空信息D.存儲(chǔ)定位結(jié)果6.在多傳感器融合室內(nèi)定位中，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）的主要作用是什么？A.提供高精度絕對(duì)定位結(jié)果B.輔助克服信號(hào)盲區(qū)，提供短時(shí)連續(xù)定位C.構(gòu)建室內(nèi)地圖D.生成指紋庫7.以下哪種數(shù)據(jù)庫類型特別適合存儲(chǔ)和管理室內(nèi)定位產(chǎn)生的海量時(shí)空數(shù)據(jù)？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL）B.NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Cassandra）C.文件系統(tǒng)D.分布式計(jì)算框架（如Spark）8.室內(nèi)定位算法的復(fù)雜度通常與其哪個(gè)因素密切相關(guān)？A.定位精度B.計(jì)算資源消耗C.錨點(diǎn)數(shù)量D.用戶移動(dòng)速度9.將室內(nèi)定位數(shù)據(jù)與GIS（地理信息系統(tǒng)）數(shù)據(jù)相結(jié)合，主要可以實(shí)現(xiàn)什么功能？A.提高定位精度B.實(shí)現(xiàn)室內(nèi)場(chǎng)景的三維可視化C.進(jìn)行空間分析和決策支持D.縮小定位區(qū)域范圍10.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，其在室內(nèi)定位領(lǐng)域的主要應(yīng)用方向不包括？A.自動(dòng)構(gòu)建高精度指紋庫B.提高基于機(jī)器學(xué)習(xí)的定位算法性能C.實(shí)現(xiàn)室內(nèi)場(chǎng)景的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地圖構(gòu)建D.優(yōu)化傳統(tǒng)傳感器（如Wi-Fi）的信號(hào)采集硬件二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在橫線上）1.室內(nèi)定位技術(shù)根據(jù)原理不同，主要可分為______指紋定位、______指紋定位、地磁定位、視覺定位、______定位等技術(shù)類別。2.在基于RSSI的指紋定位中，為了解決不同位置信號(hào)衰減的差異，常采用______等方法對(duì)原始RSSI值進(jìn)行修正。3.室內(nèi)定位系統(tǒng)的性能通常使用______、______和可擴(kuò)展性等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。4.數(shù)據(jù)計(jì)算在室內(nèi)定位中貫穿于數(shù)據(jù)采集、______、定位算法實(shí)現(xiàn)、______等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。5.為了解決長(zhǎng)期漂移問題，慣性導(dǎo)航定位通常需要與______或其他定位技術(shù)進(jìn)行融合。三、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共15分）1.簡(jiǎn)述基于Wi-Fi指紋的室內(nèi)定位系統(tǒng)主要包含哪些步驟？2.簡(jiǎn)述多傳感器融合室內(nèi)定位相較于單一傳感器定位有哪些主要優(yōu)勢(shì)？3.在進(jìn)行室內(nèi)定位數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，可能遇到哪些主要的噪聲類型？并簡(jiǎn)述一種應(yīng)對(duì)方法。四、計(jì)算題（共15分）假設(shè)一個(gè)簡(jiǎn)單的基于RSSI的室內(nèi)定位系統(tǒng)，在某個(gè)區(qū)域內(nèi)部署了3個(gè)錨點(diǎn)（A,B,C），其坐標(biāo)分別為A(0,0)，B(10,0)，C(5,8.66)?，F(xiàn)有一個(gè)待定位設(shè)備P，在P位置測(cè)得信號(hào)強(qiáng)度RSSI_A=-70dBm,RSSI_B=-75dBm,RSSI_C=-72dBm。已知該系統(tǒng)采用了簡(jiǎn)單的雙曲線定位方法，并假設(shè)信號(hào)傳播模型為自由空間路徑損耗模型（PL(d)=20*log10(d)+20*log10(f)-147.55，其中d為距離（米），f為頻率（MHz），假設(shè)f=2440MHz）。請(qǐng)計(jì)算設(shè)備P的大致距離（以米為單位），并說明此方法存在的局限性。五、論述題（15分）結(jié)合當(dāng)前室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，論述數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)（如大數(shù)據(jù)處理、人工智能、邊緣計(jì)算等）在提升室內(nèi)定位系統(tǒng)性能和拓展應(yīng)用場(chǎng)景方面發(fā)揮著怎樣的作用？請(qǐng)從至少三個(gè)方面進(jìn)行闡述。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.B4.C5.C6.B7.B8.B9.C10.D二、填空題1.信號(hào)傳播；指紋；UWB2.距離修正；地圖構(gòu)建3.定位精度；響應(yīng)時(shí)間4.數(shù)據(jù)清洗；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理5.衛(wèi)星導(dǎo)航（如GPS/北斗室內(nèi)增強(qiáng)）三、簡(jiǎn)答題1.答：主要包括：①環(huán)境探測(cè)與特征點(diǎn)標(biāo)定；②數(shù)據(jù)采集與指紋庫構(gòu)建；③待定位點(diǎn)信號(hào)采集；④指紋匹配與定位計(jì)算；⑤定位結(jié)果后處理與輸出。2.答：主要優(yōu)勢(shì)包括：①提高定位精度和魯棒性；②增強(qiáng)系統(tǒng)在信號(hào)弱或單一技術(shù)不可用區(qū)域的覆蓋能力；③實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)時(shí)間段的連續(xù)定位，克服單一傳感器漂移問題；④適應(yīng)不同環(huán)境需求。3.答：主要噪聲類型包括：①環(huán)境噪聲（如其他電子設(shè)備干擾）；②信號(hào)衰減變化（如遮擋、人員移動(dòng)）；③測(cè)量誤差（硬件設(shè)備精度）；④多徑效應(yīng)引起的信號(hào)到達(dá)時(shí)間/強(qiáng)度變化。應(yīng)對(duì)方法之一是數(shù)據(jù)清洗，例如通過統(tǒng)計(jì)濾波（如中值濾波）去除明顯異常的RSSI值，或利用卡爾曼濾波等方法融合多源數(shù)據(jù)以平滑噪聲。四、計(jì)算題答：采用雙曲線定位法，需要已知距離才能計(jì)算。自由空間路徑損耗模型給出的是功率與距離的關(guān)系，通常用于計(jì)算理論路徑損耗，并通過比較實(shí)測(cè)損耗與理論損耗來反推距離。但題目?jī)H給出RSSI值，并未直接提供距離或路徑損耗差（ΔPL），也未給出具體的距離計(jì)算公式（如對(duì)數(shù)路徑損耗模型）。因此，根據(jù)當(dāng)前給出的信息，無法直接套用雙曲線方程進(jìn)行距離計(jì)算。此方法（基于簡(jiǎn)單RSSI和固定模型）的局限性在于：①未考慮環(huán)境因素（遮擋、多徑）對(duì)RSSI的影響；②自由空間模型過于理想化，與實(shí)際室內(nèi)環(huán)境差異大；③需要精確的錨點(diǎn)坐標(biāo)和準(zhǔn)確的距離-損耗關(guān)系；④定位精度受RSSI測(cè)量誤差和模型誤差影響顯著。五、論述題答：數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)在室內(nèi)定位中扮演著核心支撐作用，顯著提升了系統(tǒng)性能并拓展了應(yīng)用場(chǎng)景。首先，在提升定位精度方面，數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)通過大數(shù)據(jù)處理能力，能夠?qū)Ａ俊⒍嘣矗ㄈ鏦i-Fi、藍(lán)牙、視覺、慣性）的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、融合與分析。例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)構(gòu)建和優(yōu)化指紋庫，或通過深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)復(fù)雜的空間環(huán)境特征，從而實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)方法更高的定位精度和更好的魯棒性。邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展使得部分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理和定位計(jì)算可以在靠近用戶的設(shè)備或網(wǎng)關(guān)上完成，降低了延遲，提高了響應(yīng)速度，這對(duì)于需要實(shí)時(shí)反饋的應(yīng)用（如室內(nèi)導(dǎo)航）至關(guān)重要。其次，在處理大規(guī)模與動(dòng)態(tài)場(chǎng)景方面，室內(nèi)定位系統(tǒng)常常面臨高密度部署（大量錨點(diǎn)）和高移動(dòng)性（用戶快速穿梭）帶來的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)，特別是分布式計(jì)算框架（如Spark）和圖計(jì)算技術(shù)，能夠有效處理TB甚至PB級(jí)別的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)，支持大規(guī)模場(chǎng)景下的地圖構(gòu)建與實(shí)時(shí)定位。同時(shí)，結(jié)合時(shí)空數(shù)據(jù)分析技術(shù)，系統(tǒng)可以適應(yīng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化（如臨時(shí)障礙物、家具移動(dòng)），實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)地圖更新和更精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)定位。再者，數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)促進(jìn)了室內(nèi)定位與人工智能的深度融合，拓展了應(yīng)用場(chǎng)景。例如，通過分析用戶的歷史定位數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器