基于多信息融合的室内定位系统

• 作者: 吕卫锋 李辉勇 牛建伟 盛浩 齐之平
• 来源期刊: 物联网学报
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 Wi-Fi信号指纹 地磁校准 图像匹配 社交信息
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与技术
• 页码范围: 55-66
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 11231字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2017.00008

摘要

日常生活中使用GPS (global position system)进行定位,但GPS无法在室内工作,准确地进行室内定位成为研究的热点之一.在早期的研究中,围绕Wi-Fi指纹进行了大量的实验与改进,但Wi-Fi指纹受到环境因素制约,定位误差较大.针对这一问题,提出一种多信息融合的室内定位算法.首先通过Wi-Fi指纹进行粗略的定位,获取Wi-Fi接入设备的MAC地址以及其信号强度RSSI(received signal strength indication),通过kNN(k nearestneighbor)算法进行分类,得到top-n候选集.再通过地磁信号与图片信息进行候选集的过滤.最后利用社交信息,给出人在室内的最终定位结果.在Android平台和服务器上对该系统进行验证,实验结果表明提出的多信息融合的方法比Wi-Fi指纹的定位算法精度明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛建伟	北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室	58	1191	15.0	34.0
2	吕卫锋	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	25	501	10.0	22.0
3	盛浩	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	14	61	4.0	7.0
4	李辉勇	北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室	9	27	2.0	5.0
5	齐之平	北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室	2	1	1.0	1.0