一种用于RSS提取的改进粒子滤波算法

发布时间：2018-02-07 11:35

  本文关键词： 室内WiFi指纹定位 RSS信号提取 卡尔曼滤波 改进粒子滤波算法 定位效果分析　出处：《测绘科学》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对室内WiFi指纹位置定位中取RSS的平均值作为其定位特征值在室内环境的复杂性和动态性不能准确地反映RSS信号真值的问题,以及卡尔曼滤波和粒子滤波算法等用于RSS信号的提取只针对线性噪声或非线性噪声中的一种,在室内动态多变、干扰复杂多样的环境下鲁棒性不理想的问题,结合卡尔曼滤波和粒子滤波,提出一种用于RSS提取的改进的粒子滤波算法。给出了算法实现的步骤,并且在不同地点不同环境条件(静态环境和动态环境)下分别进行了指纹定位在线端的数据采集实验。实验结果表明:基于改进粒子滤波的RSS提取算法的定位精度和鲁棒性均优于均值算法、卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等已有算法。
[Abstract]:Taking the average value of RSS as the characteristic value of indoor WiFi fingerprint location can not accurately reflect the true value of RSS signal in indoor environment. Kalman filter and particle filter algorithms are used to extract RSS signals only for one of the linear or nonlinear noises. Combined with Kalman filter and particle filter, an improved particle filter algorithm for RSS extraction is proposed. At the same time, the data acquisition experiments on the online end of fingerprint location were carried out in different places and different environmental conditions (static environment and dynamic environment). The experimental results show that the RSS extraction algorithm based on improved particle filter is accurate in location. The degree and robustness are better than the mean algorithm. Kalman filter algorithm, particle filter algorithm and other existing algorithms.
【作者单位】： 武汉大学测绘学院/灾害监测与防治研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(41374011,41174010)
【分类号】：TN713;TN92

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