基于SVR和粒子滤波的室内导航方法

发布时间：2017-09-16 12:24

  本文关键词：基于SVR和粒子滤波的室内导航方法

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【摘要】：针对室内环境复杂性造成的室内定位精度不足问题,提出一种基于支持向量机回归和粒子滤波的室内导航方法;离线阶段通过采集室内接收信号强度并利用统计学习方法,构建室内RSS与物理位置之间的支持向量回归映射模型,定位阶段使用智能移动设备采集加速度、方向角等运动状态信息和Wifi模块感知的环境信息,并利用粒子滤波将运动数据和回归结果进行融合处理,推算移动用户运动轨迹;室内实验结果表明,本方法最大定位误差为1.891m,平均误差为0.669m,有效地提高了室内定位导航精度。
【作者单位】： 四川大学电子信息学院;
【关键词】： 支持向量机回归 粒子滤波 WLAN 接收信号强度
【基金】：国家自然科学基金项目(61172181)
【分类号】：TN92;TN713
【正文快照】： 0引言目前最流行的定位方法是GPS(全球定位系统),在户外区域,包含GPS芯片组的便携式手持设备可以很方便地提供存在有限误差的地理位置信息。但是由于建筑物的遮挡以及室内环境的复杂性会造成无线信号阻塞或信号衰减,限制GPS在室内定位领域的应用,而基于无线局域网技术的无线基，

本文编号：863030