一种基于改进Kalman滤波的多传感器室内定位方案

摘要

利用手机内置加速度传感器、陀螺仪等多传感器融合进行行人航位推算实现室内定位,具有成本低、灵敏度高、定位方法简便等优点,但在人员非步态扰动及传感器自身测量误差产生漂移情况下,传感器信号采集的波动干扰大,导致室内定位精度较低.针对此问题,提出一种改进的Kalman滤波.以均值滤波对采样信号做一次处理,降低波动明显的采样数据干扰和系统响应时间,再将处理后的采样数据作为一次测量值利用Kalman滤波进行递归运算,提高了系统定位精度.实验结果表明,该算法较传统Kalman滤波在2 m内的定位精度提高了57.3百分点,其1 m内定位精度也能达到68.2％,同时运行稳定性也有所增强.