本文關(guān)鍵詞：基于卡爾曼濾波的WiFi-PDR融合室內(nèi)定位

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【摘要】：為降低室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜性對WiFi指紋定位的影響,提出將支持向量機(SVM)分類與回歸分析相結(jié)合的WiFi指紋定位算法,以提高定位精度。在基于智能手持設(shè)備慣性傳感器的行走航位推算(PDR)中,為降低慣性傳感器的誤差及定位誤差的累積,通過狀態(tài)轉(zhuǎn)換的方法識別行走周期并進行計步,提出對原始加速度數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和根據(jù)實時加速度數(shù)據(jù)動態(tài)設(shè)置狀態(tài)轉(zhuǎn)換參數(shù)的算法。在改進的WiFi定位算法及PDR算法基礎(chǔ)上,提出使用聯(lián)邦卡爾曼濾波融合兩種方法,并根據(jù)人體運動學(xué)確定各級濾波器的狀態(tài)方程和量測方程。實驗證明了該算法的有效性。
【作者單位】： 電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 卡爾曼濾波 慣性傳感器 多傳感器融合 行走航位推算 定位 WiFi指紋
【基金】：國家科技支撐計劃(2012BAH44F00)
【分類號】：TN92;TP212.9
【正文快照】： 無線定位已成為工業(yè)、科研、醫(yī)療和日常生活中不可缺少的技術(shù)。但是,每種定位方法在其精度、魯棒性、成本、適用環(huán)境等方面各不相同。目前還沒有一種單一的無線定位技術(shù)能夠同時滿足定位準(zhǔn)確、實時、適應(yīng)性強、可靠性高和成本低的特點。多傳感器融合定位通過對各種獨立的傳感，

本文編號：751232