基于粒子滤波的WiFi行人航位推算融合室内定位

摘要

为提高室内定位的精度和稳定性,提出使用粒子滤波融合WiFi指纹定位和行人航位推算的室内定位算法.为减少复杂室内环境对WiFi指纹定位的影响,提出将支持向量机分类与回归相结合的两级WiFi指纹定位算法.在基于智能手持设备惯性传感器的行人航位推算中,为减少惯性传感器的误差以及人随意行走带来的影响,采用状态转换的方法识别行走周期并进行步数统计,提出根据实时加速度数据动态设置状态转换的参数,利用步长和垂直加速度之间的关系以及相邻步长之间的关系,应用卡尔曼滤波进行步长计算.仿真实验中,基于支持向量机的WiFi指纹定位的平均误差比最近邻居(NN)算法降低34.4％,比K最近邻居(KNN)算法降低27.7％.改进的行人航位推算的性能优于常用代表性计步软件和步长计算算法,而经过粒子滤波融合后估计的行走轨迹更加接近真实轨迹:直线行走平均误差为1.21 m,优于WiFi的3.18m和航位推算的2.76 m;曲线行走平均误差为2.75 m,优于WiFi的3.77 m和航位推算的2.87 m.