基于WiFi和慣性傳感器的室內(nèi)融合定位算法研究.pdf

1、隨著無線通信技術(shù)的成熟和移動互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，日常生活中對基于位置的服務(wù)(Location Based Services，LBS)的需求越來越大。LBS在消防救援、室內(nèi)導(dǎo)航、車載導(dǎo)航等各種領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。LBS不僅為人們的生活提供著便利，也給人們的生命安全帶來保障。準(zhǔn)確高效地獲取移動用戶的位置信息是LBS的基石。近十幾年來，室內(nèi)定位技術(shù)也在不斷的發(fā)展，其中應(yīng)用最廣泛的室內(nèi)定位技術(shù)是基于WiFi的指紋定位。但在室內(nèi)環(huán)境中WiFi信號

2、的非視距傳輸和復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境的影響下，WiFi指紋定位的效果不太理想。行人的移動會影響接收到的WiFi信號強度，單一的WiFi指紋定位系統(tǒng)無法對行人的軌跡進行準(zhǔn)確跟蹤。為了實現(xiàn)在室內(nèi)環(huán)境中對行人移動軌跡的準(zhǔn)確跟蹤，本文在借鑒現(xiàn)有定位技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了基于動態(tài)粒子數(shù)的粒子濾波室內(nèi)融合定位算法。該方法利用粒子濾波將行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)和WiFi指紋定位兩種技術(shù)進行融合，并利用室內(nèi)地圖的建

3、模信息提高融合定位效果。本文同時研究了WiFi指紋定位離線階段指紋庫的構(gòu)建方法，具體研究內(nèi)容如下:
　　1.分析驗證了室內(nèi)環(huán)境中移動終端在參考點(Reference Point，RP)處采集的WiFi信號接收信號強度(Received Signal Strength，RSS)時間序列的混沌特性。利用混沌時間序列關(guān)聯(lián)維數(shù)指標(biāo)計算定位區(qū)域RP處采集自無線接入點(Access Point，AP)的RSS數(shù)據(jù)量，從而取代其它論文中根據(jù)經(jīng)驗

4、指定RSS采樣量的方法。此外，利用高斯過程回歸(Gaussian Process Regression，GPR)對位置和RSS的映射關(guān)系進行建模，降低了離線階段指紋采集的工作量。
　　2.提出了一種基于自適應(yīng)閾值的步伐檢測算法和行人步長動態(tài)估計算法，對行人航位推算算法進行改進。通過分析行人步態(tài)加速度信息，對步伐檢測中加速度閾值進行動態(tài)調(diào)整。在行人在正常行走和快速行走兩種狀態(tài)下分析了行人步長與步頻、身高的關(guān)系。實驗結(jié)果表明，改進的行