基于自适应粒子滤波的WiFi与PDR融合定位算法

关维国; 商磊; 张帅; 贾强

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)04-0135-04

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基于自适应粒子滤波的WiFi与PDR融合定位算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于自适应粒子滤波的WiFi与PDR融合定位算法
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- 传感器与微系统 2023年第4期页码：135-138
- 作者机构：
  
  辽宁工业大学电子与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  辽宁省自然科学基金指导计划资助项目(20170540437);辽宁省教育厅服务地方项目(LJKFZ20220238)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)04-0135-04
  中图分类号： TN92;TN713
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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关维国, 商磊, 张帅, 等. 基于自适应粒子滤波的WiFi与PDR融合定位算法[J]. 传感器与微系统, 2023,(4):135-138.
关维国, 商磊, 张帅, 等. 基于自适应粒子滤波的WiFi与PDR融合定位算法[J]. 传感器与微系统, 2023,(4):135-138. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)04-0135-04.

DOI：

摘要

针对室内复杂环境下单一定位算法精度低的问题，提出基于自适应粒子滤波的WiFi与行人航位推算(PDR)融合定位算法。针对WiFi定位固定K最近邻(KNN)导致精度变差的问题，采用优选动态KNN进行加权KNN(WKNN)算法定位估计；对于PDR定位累积误差的问题，通过动态阈值的波峰波谷步频检测、最小二乘法拟合修正非线性步长模型进行改善；在此基础上，采用自适应粒子滤波进行WiFi与PDR融合定位。实验结果表明：所提算法在3 dBm噪声标准差条件下，均方根误差(RMSE)为0.95 m

精度达到0.89 m

可有效改善在室内环境下定位系统的定位精度和鲁棒性。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于WiFi与PDR融合的井下定位方法[J]. 沈辉;李世银.煤矿机械,2020(10)

WiFi与行人航迹推算自适应无迹卡尔曼滤波融合定位算法[J]. 余成波;成科宏.科学技术与工程,2020(27)

扩展卡尔曼滤波的WiFi/PDR融合室内定位系统设计[J]. 蔡金洋;陈浙泊;孙凌杰.单片机与嵌入式系统应用,2020(08)

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)

A Survey of the Research Status of Pedestrian Dead Reckoning Systems Based on Inertial Sensors[J]. Yuan Wu;Hai-Bing Zhu;Qing-Xiu Du;Shu-Ming Tang.International Journal of Automation and Computing,2019(01)

基于归一化RSS和约束WKNN的WiFi指纹定位算法[J]. 冯涛;阮超;郭凯旋;卢彦霖;余敏.传感器与微系统,2018(10)

基于扩展Kalman滤波的室内WiFi-PDR融合定位算法[J]. 刘庆;关维国;李顺康;王芳.计算机工程,2019(04)

基于WiFi/PDR的室内行人组合定位算法[J]. 李楠;陈家斌;袁燕.中国惯性技术学报,2017(04)

基于反馈校正的WLAN与PDR融合定位方法研究[J]. 姚团结;魏东岩;袁洪;欧阳光洲;李雯.仪器仪表学报,2016(02)

基于位置服务的应用技术和发展趋势[J]. 赵军;车红岩.测绘科学,2016(04)

An Indoor Positioning Method for Smartphones Using Landmarks and PDR[J]. Xi Wang;Mingxing Jiang;Zhongwen Guo;Naijun Hu;Zhongwei Sun;Jing Liu.Sensors,2016

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