文档名：基于EKFPF的蓝牙PDR地图的融合定位算法研究
针对蓝牙定位结果跳变问题和行人航位推算(Pedestriandeadreckoning,PDR)误差累积问题,本文提出了一种基于二阶级联扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)和粒子滤波(ParticleFilter,PF)的蓝牙、PDR和地图信息的融合定位算法.该算法第一级利用EKF融合蓝牙和PDR,其中蓝牙的定位结果作为EKF的观测量辅助PDR定位,从而得到较准确的用户位置;第二级利用PF融合PDR、第一级得到的定位结果和地图信息,其中第一级得到的结果和地图信息用来计算PF的权重,最终得到更精确的用户位置.实验结果表明,本文提出的融合算法的定位结果比蓝牙定位和PDR定位结果的鲁棒性分别提高40.5％和51.4％;而且本算法的平均定位误差是1.031m,比基于EKF融合定位算法的精度提高20.2％,比基于PF融合定位算法的精度提高25.1％.
作者：刘雯李晶邓中亮付潇王翰华姚喆
作者单位：北京邮电大学,北京市,中国,100876
母体文献：第九届中国卫星导航学术年会论文集
会议名称：第九届中国卫星导航学术年会
会议时间：2018年5月23日
会议地点：哈尔滨
主办单位：中国卫星导航学术年会组委会
语种：chi
分类号：TN9TP3
关键词：室内定位 蓝牙通信 行人航位推算 地图信息 卡尔曼滤波 粒子滤波
在线出版日期：2018年10月31日
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