典型文献
基于众包的多楼层定位方法
文献摘要：
无线基础设施的广泛部署使得基于WiFi的指纹定位方法成为了最具普适性的定位方法之一.然而,指纹库构建过程的耗时费力阻碍了基于接收信号强度(received signal strength indication,RSSI)指纹定位的发展.针对指纹库构建难问题,提出了一种基于众包的低成本、高效率的多楼层指纹库构建方法-MCSLoc.首先将室内平面地图转换为室内语义地图;然后采集众包用户智能手机内置惯性传感单元(inertial measurement unit,IMU)数据,采用卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)融合算法划分传感数据到所属楼层.提出分段式轨迹获取方法,根据传感数据获取用户相对轨迹和RSSI值序列;最后利用隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)和轨迹匹配维特比(track matching Viterbi,TM-Viterbi)算法将相对轨迹与室内语义地图主路径相匹配,为RSSI值序列标注楼层标签和物理位置标签.MCSLoc方法的HMM地图匹配算法无需用户初始位置,实现众包用户弱意识参与.实验结果表明MCSLoc可以快速获取轨迹绝对初始位置,有效构建多楼层指纹库,提高多楼层定位效率.
文献关键词：
众包;隐马尔可夫模型;WiFi指纹定位;维特比算法;地图匹配
中图分类号：
作者姓名：
罗娟;章翠君;王纯
作者机构：
湖南大学信息科学与工程学院 长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]罗娟;章翠君;王纯-.基于众包的多楼层定位方法)[J].计算机研究与发展,2022(02):452-462
A类：
指纹库构建,MCSLoc
B类：
众包,多楼层,定位方法,WiFi,指纹定位,构建过程,费力,力阻,接收信号强度,received,signal,strength,indication,RSSI,构建方法,内平,语义地图,智能手机,机内,内置,惯性传感单元,inertial,measurement,unit,IMU,卡尔曼滤波,Kalman,filter,KF,融合算法,传感数据,分段式,获取方法,数据获取,取用,隐马尔可夫模型,hidden,Markov,model,HMM,轨迹匹配,track,matching,Viterbi,TM,将相,主路径,序列标注,地图匹配算法,需用,初始位置,有效构建,维特比算法
AB值：
0.368839
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