| WiFi与行人航迹推算自适应无迹卡尔曼滤波融合定位算法 |
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| 引用本文： | 余成波,成科宏.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].科学技术与工程,2020,20(27):11155-11160. |
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| 作者姓名： | 余成波 成科宏 |
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| 作者单位： | 重庆理工大学远程测试与控制研究所,重庆400054;重庆理工大学远程测试与控制研究所,重庆400054 |
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| 基金项目： | 国家高端外国专家项目“智能车辆中的5G无线通信网络关键应用技术(GDW20185200480)”；重庆市科技人才培养计划(新产品研发团队)资助项目(CSJC2013KJRC-TDJS40012)；重庆市高校优秀成果转化资助项目(KJZH14213) |
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| 摘 要： | 针对wifi信号易受环境波动和存在多径效应现象,行人航位推算(PDR)系统中传感器模块精度有限,且存在累计误差问题,因此提出了一种加入自适应调整因子的改进无迹卡尔曼滤波(UKF)融合算法,该算法利用残差rk的理论协方差与实际协方差的差异作为条件,引入调整因子ρ调整状态向量和观测向量的协方差进而调整卡尔曼增益参数,增强系统鲁棒性和提高定位精度。在实验环境中,实验结果表明所提算法的平均误差为1.35m,最大误差为2.23m。定位位置误差在1.5m以内的概率达到了约80%,相比于标准UKF算法在1.5m以内的概率约为22%,提高了约58%。
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| 关 键 词： | WiFi室内定位 行人航位推算 自适应调整因子 无迹卡尔曼滤波 |
| 收稿时间： | 2019/6/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/6/23 0:00:00 |
WiFi and PDR adaptive UKF fusion positioning algorithm |
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| YU Cheng-bo,CHENG Ke-hong.WiFi and PDR adaptive UKF fusion positioning algorithm[J].Science Technology and Engineering,2020,20(27):11155-11160. |
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| Authors: | YU Cheng-bo CHENG Ke-hong |
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| Institution: | Chongqing University of Technology,Institute of Remote Testing and Control,Chongqing,400054; China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wifi indoor positioning pedestrian dead reckoning adaptive adjustment factor unscented kalman filte |
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