基于粒子濾波和電子地圖融合的室內定位技術研究.pdf

1、WiFi信號指紋常常用于推測移動設備在室內的位置坐標，然而室內環(huán)境的復雜性導致這種推測難度很大。首先，很難建立起WiFi信號指紋與移動設備的位置之間精確的關聯(lián)；其次，對于連續(xù)多次的導航定位服務，若不考慮相鄰兩次定位結果的時序關系，常常會出現(xiàn)遠距離突變現(xiàn)象；再有，連續(xù)兩次定位結果可能出現(xiàn)穿墻而過的不正確情況。
　　針對這些問題，本文首先提出采用空間聚類算法將較大室內空間區(qū)域劃分成更小的且特征更加明顯集中的子區(qū)域，然后結合SVM分類算

2、法和SVM回歸算法分兩階段建模WiFi指紋與位置坐標的關聯(lián)，從而更為精確地估計出移動設備的具體位置坐標。接著，提出采用粒子濾波來融合上述定位方法和時序相關的PDR導航定位方法。將 PDR導航定位結果作為粒子濾波算法中的轉移量，將 WiFi模型定位結果作為粒子濾波算法每一次的觀測狀態(tài)，從而結合兩種定位算法的優(yōu)勢，減弱各自單獨定位時的不足。最后，采用室內地圖匹配技術來解決融合定位算法中定位結果穿墻的問題。采用點線面模型建立起室內矢量地圖模型

3、；利用地圖匹配方法約束粒子濾波算法中的粒子穿墻；再將穿墻的定位結果校正到相鄰門上。
　　實驗結果顯示，在孤點定位方面，提出的基于空間劃分的兩階段WiFi室內定位，其分類精度可達94.58％，平均定位誤差距離為2.58米。通過與多種的定位方法相比，本文在分類正確率、定位精度和響應時間等方面均有明顯的優(yōu)勢。在導航定位方面，提出的融合室內導航定位方法，在較為復雜的折線導航行走軌跡測試中，平均定位誤差低至1.81米，與真實行走軌跡非常逼近