WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法
本文关键词:WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法
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【摘要】:针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。
【作者单位】: 中国矿业大学环境与测绘学院;中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室;诺丁汉大学;
【关键词】: 室内定位 手机传感器 WiFi 行人航迹推算 k-means 无迹卡尔曼滤波
【基金】:国家863计划(2013AA12A201) 国家自然科学基金(41371423) 江苏高校优势学科建设工程(SZBF2011-6-B35)~~
【分类号】:TN92;TN713
【正文快照】: 1引言随着基于位置的服务[1](location-basedservices,LBS)的兴起,人们对室内位置服务的需求日益强烈,如大型商场、地铁、飞机场等。各个领域的研究者越来越关注基于无线传感器网络[2](wireless sensing networks,WSN)和无线局域网[3](wireless local area networks,WLAN)等面
【参考文献】
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,本文编号:732247
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