基于扩展卡尔曼滤波的高程估计算法

在室内行人定位系统中,行人的高程定位精度关系到整个定位系统的可靠性。提出一种基于腰间传感器的室内行人高程估计算法。首先利用支持向量机识别行人上楼下楼动作,针对行人的运动状态采用自适应的高程估计算法。针对气压计测量值易受环境影响的问题,采用了基于EKF融合气压和加速度的高度估计算法,提高了高度估计算法的稳定性。经实验验证,当室内人员进行平地走、上楼等一连串动作后,基于差分气压测高法计算的高度误差为9.92%,基于加速度估计的行人高度误差为9.52%,EKF融合后定位误差下降到2.32%,提高了高程估计的精度。