WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

• 作者: 孟晓林 张言哲 汪云甲 陈国良
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 室内定位 手机传感器 WiFi 行人航迹推算 k-means 无迹卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 大地测量学与导航
• 页码范围: 1314-1321
• 页数: 8页
• 分类号: P228
• 字数: 4635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2015.20140691

摘要

针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法.该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题.针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性.通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51％,其中最大降幅达到64％,最小的也达到了36％;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76 m,PDR定位平均误差为4.57 m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24 m.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪云甲	中国矿业大学环境与测绘学院	224	2491	24.0	38.0
5	陈国良	中国矿业大学环境与测绘学院	34	686	12.0	26.0
9	张言哲	中国矿业大学环境与测绘学院	6	260	6.0	6.0