【摘要】：針對現(xiàn)有室內(nèi)定位算法精度較低、部署維護成本高、魯棒性不足等缺點,提出一種基于粒子濾波的室內(nèi)無線定位自學(xué)習算法,將在室內(nèi)環(huán)境下行人定位問題描述為動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計問題,將智能移動終端與室內(nèi)定位相結(jié)合,分別利用智能移動終端內(nèi)置的傳感器和Wi-Fi模塊感知用戶運動和用戶所在環(huán)境,并利用粒子濾波對得到的定位數(shù)據(jù)進行濾波融合.同時將定位結(jié)果實時上傳至服務(wù)器,遞增式地構(gòu)建位置指紋庫,并根據(jù)時間標簽不斷地更新指紋庫,以適應(yīng)室內(nèi)環(huán)境的動態(tài)變化.實驗結(jié)果表明,該定位算法有效克服了現(xiàn)有室內(nèi)定位的局限性,提高了定位精度及魯棒性.
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of the existing indoor positioning algorithms, such as low precision, high cost of deployment and maintenance, and insufficient robustness, a self-learning algorithm for indoor wireless location based on particle filter is proposed. The problem of pedestrian location in indoor environment is described as a dynamic system state estimation problem. The intelligent mobile terminal is combined with indoor positioning, and the sensor and Wi-Fi module built into the intelligent mobile terminal are used to perceive the user's motion and the user's environment, respectively. And the particle filter is used to filter and fuse the location data. At the same time, the location result is uploaded to the server in real time, the location fingerprint database is constructed incrementally, and the fingerprint database is updated continuously according to the time label to adapt to the dynamic change of indoor environment. The experimental results show that the algorithm overcomes the limitations of indoor positioning and improves the accuracy and robustness of the localization.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;河北省計算機虛擬技術(shù)與系統(tǒng)集成重點實驗室;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金項目(F2012203170)資助;河北省自然科學(xué)基金項目(F2012203188)資助
【分類號】：TN929.5;TP301.6

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本文編號：2144368