本文選題：室內(nèi)定位 + WiFi�。� 參考：《微型機與應用》2016年22期

【摘要】：針對現(xiàn)有室內(nèi)定位技術(shù)在定位精度方面的不足,基于智能手機獲取的多元傳感器信息,提出一種多元信息融合的室內(nèi)定位方法。首先,利用基于KNN(K-Nearest Neighbor)的Wi Fi指紋濾波法得到行人初始位置坐標,通過行人航跡推算技術(shù)估算下一個時刻位置;然后利用WiFi和地磁加權(quán)平均后的定位坐標對行人運動軌跡進行修正;最后對獲取的位置信息進行卡爾曼濾波后得到了行人的最終位置。此外,設(shè)計了基于Android平臺的手機室內(nèi)定位軟件,實現(xiàn)了高精度的軌跡生成。實驗結(jié)果表明,該方法有效提高了定位的精確度,平均定位誤差降至1 m。
[Abstract]:In view of the shortcomings of the existing indoor positioning technology in positioning accuracy, a multi-information fusion indoor location method is proposed based on the multi-sensor information obtained by smart phone.Firstly, the initial position coordinates of pedestrians are obtained by using the WiFi fingerprint filtering method based on KNN(K-Nearest neighbor, and the next time position is estimated by the footpath estimation technique.Then the pedestrian trajectory is corrected by WiFi and the location coordinates after geomagnetic weighted average. Finally, the final position of the pedestrian is obtained by Kalman filtering.In addition, the mobile phone indoor positioning software based on Android platform is designed to generate high precision trajectory.The experimental results show that this method can effectively improve the accuracy of positioning, and the average positioning error is reduced to 1 m.
【作者單位】： 解放軍理工大學國防工程學院;海軍海防工程研究中心;清華大學建筑信息模型聯(lián)合研究中心;
【分類號】：P228

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：1737607