基于室内指纹定位的优化算法

• 作者: 杨君 甘露 郭娅婷
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 指纹定位算法 曼哈顿距离 切比雪夫距离 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 903-909
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2020.05.011

摘要

针对室内环境中WiFi信号强度易受外界干扰,其不稳定性使得在指纹数据库中进行匹配时准确性较低,定位精度不高的问题,提出一种基于室内指纹定位的优化算法.该算法分别对指纹数据库和匹配算法进行优化.数据库优化采用限幅和滑动平均滤波进行预处理,并根据室内环境分配采样点所属区域编号,构建多维指纹数据库;匹配算法优化首先根据支持向量机(Support vector machine,SVM)对待定位点分类,获取其对应的区域编号,再将欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离三者结合得到位置估计.最后,结合行人航位推算(Pedestrian dead reckoning,PDR)算法将得到的步长与航向角一同进行粒子滤波(Particle filtering,PF)实现定位.实验表明:本文的算法将定位精度提高了13.92％.