基于众包的多楼层定位方法

• 作者: 罗娟 章翠君 王纯
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 众包 隐马尔可夫模型 WiFi指纹定位 维特比算法 地图匹配
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 物联网|Internet of Things
• 页码范围: 452-462
• 页数: 11页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.7544/issn1000-1239.20200669

摘要

无线基础设施的广泛部署使得基于WiFi的指纹定位方法成为了最具普适性的定位方法之一.然而,指纹库构建过程的耗时费力阻碍了基于接收信号强度(received signal strength indication,RSSI)指纹定位的发展.针对指纹库构建难问题,提出了一种基于众包的低成本、高效率的多楼层指纹库构建方法-MCSLoc.首先将室内平面地图转换为室内语义地图;然后采集众包用户智能手机内置惯性传感单元(inertial measurement unit,IMU)数据,采用卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)融合算法划分传感数据到所属楼层.提出分段式轨迹获取方法,根据传感数据获取用户相对轨迹和RSSI值序列;最后利用隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)和轨迹匹配维特比(track matching Viterbi,TM-Viterbi)算法将相对轨迹与室内语义地图主路径相匹配,为RSSI值序列标注楼层标签和物理位置标签.MCSLoc方法的HMM地图匹配算法无需用户初始位置,实现众包用户弱意识参与.实验结果表明MCSLoc可以快速获取轨迹绝对初始位置,有效构建多楼层指纹库,提高多楼层定位效率.