融合PDR/地磁指纹的室内定位算法

吴怡; 李希胜

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)03-0132-03

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融合PDR/地磁指纹的室内定位算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 融合PDR/地磁指纹的室内定位算法
- 融合PDR/地磁指纹的室内定位算法
- 传感器与微系统 2022年第3期页码：132-134
- 作者机构：
  
  北京科技大学自动化学院 2. 北京市工业波谱成像工程技术研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)03-0132-03
  中图分类号： TN713;TP18
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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吴怡, 李希胜. 融合PDR/地磁指纹的室内定位算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(3):132-134.

融合PDR/地磁指纹的室内定位算法[J]. 2022, (3): 132-134.
吴怡, 李希胜. 融合PDR/地磁指纹的室内定位算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(3):132-134. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)03-0132-03.

融合PDR/地磁指纹的室内定位算法[J]. 2022, (3): 132-134. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)03-0132-03.

摘要

基于粒子滤波的融合室内算法，由于权重退化和粒子贫化的问题，定位精度与时效性受限，为此，提出萤火虫自适应粒子滤波算法，包括自适应权重求解，萤火虫策略重采样设计，以及自适应粒子分布三方面优化，有效缓解了权重退化和粒子贫化现象。实验结果表明：萤火虫自适应粒子滤波保证时效性的同时，有效提高了定位精度，具有更好的定位效果。

Abstract

关键词

Keywords

references

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