本文關(guān)鍵詞：基于卡爾曼濾波的WiFi-PDR融合室內(nèi)定位

  更多相關(guān)文章： 卡爾曼濾波 慣性傳感器 多傳感器融合 行走航位推算 定位 WiFi指紋

【摘要】：為降低室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜性對(duì)WiFi指紋定位的影響,提出將支持向量機(jī)(SVM)分類與回歸分析相結(jié)合的WiFi指紋定位算法,以提高定位精度。在基于智能手持設(shè)備慣性傳感器的行走航位推算(PDR)中,為降低慣性傳感器的誤差及定位誤差的累積,通過狀態(tài)轉(zhuǎn)換的方法識(shí)別行走周期并進(jìn)行計(jì)步,提出對(duì)原始加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和根據(jù)實(shí)時(shí)加速度數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)設(shè)置狀態(tài)轉(zhuǎn)換參數(shù)的算法。在改進(jìn)的WiFi定位算法及PDR算法基礎(chǔ)上,提出使用聯(lián)邦卡爾曼濾波融合兩種方法,并根據(jù)人體運(yùn)動(dòng)學(xué)確定各級(jí)濾波器的狀態(tài)方程和量測(cè)方程。實(shí)驗(yàn)證明了該算法的有效性。
【作者單位】： 電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 卡爾曼濾波 慣性傳感器 多傳感器融合 行走航位推算 定位 WiFi指紋
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃(2012BAH44F00)
【分類號(hào)】：TN92;TP212.9
【正文快照】： 無線定位已成為工業(yè)、科研、醫(yī)療和日常生活中不可缺少的技術(shù)。但是,每種定位方法在其精度、魯棒性、成本、適用環(huán)境等方面各不相同。目前還沒有一種單一的無線定位技術(shù)能夠同時(shí)滿足定位準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、適應(yīng)性強(qiáng)、可靠性高和成本低的特點(diǎn)。多傳感器融合定位通過對(duì)各種獨(dú)立的傳感，

本文編號(hào)：751232