改进PDR与RSSI融合的室内定位方法

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)12-0075-04

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改进PDR与RSSI融合的室内定位方法

更新时间：2025-09-11

- 改进PDR与RSSI融合的室内定位方法
- Issue 12, Pages: 75-78+82(2023)
- 作者机构：
  
  1. 上海电力大学电子与信息工程学院
  2. 上海电机学院电子信息学院
  3. 上海艳灿电子科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)12-0075-04
  CLC： TN925
- Published：2023
- 稿件说明：
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[J]. 2023, (12): 75-78+82.
DOI：

[J]. 2023, (12): 75-78+82. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)12-0075-04.

摘要

针对目前卫星导航信号无法满足室内高定位精度需求的问题，首次结合室内场景的建筑特点，实地勘测了数据集，提出了一种改进行人航位推算(PDR)与接收信号强度指示(RSSI)融合的室内定位方法。针对RSSI易受环境干扰问题，通过采集蓝牙5.1信标数据，提出了一种基于RSSI的蓝牙定位卷积神经网络(CNN)方法，有效提高了定位精度；为解决PDR方法存在的定位误差累积问题，首次根据不同位置停留时间长短不同的特点，提出了一种基于停留时长的修正PDR(LOS-MPDR)算法；在MPDR定位和基于RSSI定位分析的基础上，使用扩展卡尔曼滤波(EKF)将2种方法融合，进一步提高定位精度。实验结果表明：本文方法的定位误差为0.28 m

满足应用场景需求。

Abstract

关键词

Keywords

references

TOA/RSS混合信息室内可见光定位方法[J]. 曹阳;党宇超;彭小峰;李岳.中国激光,2021(01)

结合CNN和WiFi指纹库的室内定位算法[J]. 曹建荣;张旭;武欣莹;吕俊杰;杨红娟.计算机系统应用,2020(07)

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多源信息融合的室内定位方法[J]. 韩冷;戴鹏;阳媛;王庆.传感器与微系统,2020(07)

基于CNN活动识别辅助PDR室内定位算法[J]. 冯描芬;余敏;薛峰.传感器与微系统,2020(04)

基于PDR和蓝牙加权定位的卡尔曼滤波算法[J]. 何梦园;刘小瑜;刘正熙;熊运余;袁钰涵.现代计算机(专业版),2019(10)

卷积神经网络CNN算法在文本分类上的应用研究[J]. 侯小培;高迎.科技与创新,2019(04)

室内外高精度无线定位技术研究[D]. 黄辰.西安电子科技大学,2020(05)

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Simultaneous Indoor Pedestrian Localization and House Mapping Based on Inertial Measurement Unit and Bluetooth Low-Energy Beacon Data[J]. Ceron Jesus D.;Kluge Felix;Küderle Arne;Eskofier Bjoern M.;López Diego M..Sensors,2020

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