本文關(guān)鍵詞：WiFi-PDR室內(nèi)組合定位的無(wú)跡卡爾曼濾波算法

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 手機(jī)傳感器 WiFi 行人航跡推算 k-means 無(wú)跡卡爾曼濾波

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前室內(nèi)定位的應(yīng)用需求和亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題,結(jié)合城市室內(nèi)環(huán)境下廣泛存在的WiFi無(wú)線信號(hào)以及智能手機(jī)傳感器信息,提出了一種WiFi無(wú)線信號(hào)聯(lián)合行人航跡推算(PDR)的室內(nèi)定位方法。該方法采用無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)算法對(duì)WiFi和PDR定位信息進(jìn)行融合處理,有效克服了WiFi單點(diǎn)定位精度低和PDR存在累計(jì)誤差的問(wèn)題。針對(duì)融合算法中WiFi指紋匹配計(jì)算量大的問(wèn)題,用k-means聚類算法對(duì)WiFi指紋庫(kù)進(jìn)行聚類處理,降低了指紋匹配算法的計(jì)算量,提高了算法的實(shí)時(shí)性。通過(guò)在華為P6-U06智能手機(jī)平臺(tái)上實(shí)際測(cè)試,在時(shí)間效率上經(jīng)過(guò)聚類處理后系統(tǒng)定位耗時(shí)有很大程度的改善,平均降幅為51%,其中最大降幅達(dá)到64%,最小的也達(dá)到了36%;在定位精度上,當(dāng)室內(nèi)人員為行走狀態(tài)時(shí)WiFi定位平均誤差為7.76m,PDR定位平均誤差為4.57m,UKF濾波融合后平均定位誤差下降到1.24m。
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院;中國(guó)礦業(yè)大學(xué)國(guó)土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;諾丁漢大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 室內(nèi)定位 手機(jī)傳感器 WiFi 行人航跡推算 k-means 無(wú)跡卡爾曼濾波
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃(2013AA12A201) 國(guó)家自然科學(xué)基金(41371423) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程(SZBF2011-6-B35)~~
【分類號(hào)】：TN92;TN713
【正文快照】： 1引言隨著基于位置的服務(wù)[1](location-basedservices,LBS)的興起,人們對(duì)室內(nèi)位置服務(wù)的需求日益強(qiáng)烈,如大型商場(chǎng)、地鐵、飛機(jī)場(chǎng)等。各個(gè)領(lǐng)域的研究者越來(lái)越關(guān)注基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)[2](wireless sensing networks,WSN)和無(wú)線局域網(wǎng)[3](wireless local area networks,WLAN)等面

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：732247