對(duì)當(dāng)前室內(nèi)行人定位算法進(jìn)行了研究。針對(duì)WiFi定位穩(wěn)定性差的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的K最近鄰（Improved K-Nearest Neighbor,IKNN）算法。針對(duì)行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）算法中步長(zhǎng)模型及航向估計(jì)不準(zhǔn)確的問(wèn)題,提出了一種實(shí)時(shí)更新的步長(zhǎng)模型及基于室內(nèi)環(huán)境特征的航向估計(jì)算法。在改進(jìn)的WiFi定位算法與PDR算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于自適應(yīng)粒子濾波的室內(nèi)行人WiFi與PDR組合定位算法,通過(guò)自適應(yīng)因子自動(dòng)調(diào)節(jié)觀測(cè)量對(duì)粒子分布的影響。通過(guò)智能手機(jī)在實(shí)際室內(nèi)環(huán)境中對(duì)定位方法進(jìn)行了測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:組合定位系統(tǒng)定位精度為0.66 m,高于普通的粒子濾波算法,是一種準(zhǔn)確高效的室內(nèi)行人定位算法。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào). 2017,25(04)北大核心EICSCD

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多源信息融合的行人航位推算室內(nèi)定位方法[J]. 劉春燕.  中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào). 2016(02)



本文編號(hào)：3160010