典型文献
融合WiFi与可穿戴惯导模块的室内定位方法
文献摘要：
为解决基于智能手机的人员室内定位追踪易受手机姿态影响的问题,提出一种融合WiFi与可穿戴惯导模块的室内定位方法.通过固定在胸部的惯性测量单元实现行人航迹推算PDR)定位,消除手机姿态对PDR定位的影响,采用加权贝叶斯算法实现WiFi指纹定位,为PDR提供初始定位,同时基于无迹卡尔曼滤波融合WiFi定位结果与PDR定位结果,以减少PDR的累积定位误差.最后,在真实室内环境中进行大量实验,实验结果证明本文提出的加权贝叶斯WiFi定位算法相比于传统贝叶斯算法定位误差降低了 51.9％,提出的融合WiFi与可穿戴惯导模块的定位方法具有更好的精度和稳定性,相比于纯PDR定位算法平均定位误差降低了 65.2％,相比于完全利用手机实现的融合算法,在3种不同手机姿态下平均定位误差分别下降了12.3％、39.3％和 48.4％.
文献关键词：
行人航位推算;WiFi指纹定位;无迹卡尔曼滤波;可穿戴惯导模块;室内定位
中图分类号：
作者姓名：
罗日;李燕君;金志昂;陈博文
作者机构：
浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州 310000
文献出处：
引用格式：
[1]罗日;李燕君;金志昂;陈博文-.融合WiFi与可穿戴惯导模块的室内定位方法)[J].仪器仪表学报,2022(03):267-276
A类：
可穿戴惯导模块
B类：
WiFi,室内定位,定位方法,智能手机,定位追踪,胸部,惯性测量单元,行人航迹推算,PDR,贝叶斯算法,算法实现,指纹定位,始定,无迹卡尔曼滤波,卡尔曼滤波融合,定位结果,室内环境,定位算法,平均定位误差,融合算法,别下,行人航位推算
AB值：
0.211357
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