基于自優(yōu)化粒子濾波的融合室內(nèi)定位算法研究.pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起，位置服務(wù)已經(jīng)成為人們必不可少的生活服務(wù)，特別是在GPS覆蓋不到的室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境中。WiFi是應(yīng)用最為廣泛的室內(nèi)定位技術(shù)之一。然而由于多徑效應(yīng)和室內(nèi)環(huán)境多變等因素造成的信號(hào)波動(dòng)，影響了基于WiFi的室內(nèi)定位精度。此外，行人在室內(nèi)走動(dòng)也會(huì)改變WiFi信號(hào)的強(qiáng)度，且沒(méi)法做到實(shí)時(shí)的WiFi指紋數(shù)據(jù)庫(kù)匹配，因此基于WiFi的室內(nèi)定位對(duì)于運(yùn)動(dòng)中行人位置的高精度定位效果也不好。為了處理上述問(wèn)題，本文提出一種基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的算法修正W

2、iFi指紋，并對(duì)行人航位推算進(jìn)行改進(jìn)用于提高了短距離室內(nèi)定位跟蹤的精度。由于行人航位推算隨時(shí)間有累計(jì)誤差不適合長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)動(dòng)行人定位，最后提出一種基于自優(yōu)化粒子濾波的融合室內(nèi)定位算法。
　　論文主要研究工作如下：
　　首先，提出一種基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的WiFi指紋算法，包括RSS秩指紋算法和運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法，對(duì)WiFi位置指紋算法進(jìn)行改善。針對(duì)惡劣環(huán)境引起的信號(hào)衰落以及不同終端的差異，聯(lián)合RSS秩指紋算法與貝葉斯算法進(jìn)行匹配定位,即使用R

3、SS秩向量進(jìn)行相似度測(cè)量確定位置相近區(qū)域，然后在這些相近區(qū)域內(nèi)采用貝葉斯匹配算法進(jìn)一步定位。而就信號(hào)波動(dòng)依舊影響定位精度問(wèn)題，采用運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法推斷貝葉斯算法估計(jì)結(jié)果的合理性，并作出一定的修正。仿真結(jié)果表明基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的WiFi指紋算法能夠有效地提高室內(nèi)定位的精度。
　　其次，提出了自學(xué)習(xí)閾值步伐檢測(cè)算法和改進(jìn)式整合步長(zhǎng)估計(jì)算法，對(duì)行人航位推算進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)行人步態(tài)受到自身與環(huán)境的影響問(wèn)題進(jìn)行研究，分析加速度信號(hào)圖形，自學(xué)習(xí)地實(shí)時(shí)改

4、進(jìn)閾值來(lái)檢測(cè)步伐。然后分析快步、常步以及靜止?fàn)顟B(tài)下的步長(zhǎng)，改進(jìn)并整合步長(zhǎng)算法來(lái)估算步長(zhǎng)。仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的行人航位推算能夠在短時(shí)間跟蹤過(guò)程中更好地提高定位精度。
　　最后，提出了一種融合室內(nèi)定位算法，采用自優(yōu)化粒子濾波對(duì)改進(jìn)后的行人航位推算與WiFi位置指紋算法進(jìn)行融合室內(nèi)定位。為確定室內(nèi)定位初始絕對(duì)位置，針對(duì)行人從室外進(jìn)入室內(nèi)，提出室內(nèi)外無(wú)縫切換算法，借助高海拔衛(wèi)星GPS的特性找到合適切換點(diǎn)作為初始絕對(duì)位置，若在室內(nèi)則WiFi