基于慣性傳感器和WiFi聯(lián)合室內定位方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著WiFi無線接入點的廣泛覆蓋和內置慣性傳感器的智能手機的普及，基于WiFi和慣性傳感器的室內定位技術成為當前室內定位研究的熱點課題。WiFi定位技術，覆蓋范圍廣，無需增加額外的硬件設備，但定位精度有限。慣性定位技術在短時間內的定位精度高，但隨著時間的增加，會出現(xiàn)誤差的累積。將這兩種定位技術結合起來，既能提高室內定位精度，又能降低成本，解決了當前室內定位存在的共性問題。
　　本文在研究WiFi定位和慣性傳感器定位影響因素的基礎上

2、，提出了三種融合室內定位算法。一是改進的慣性定位輔助位置指紋定位算法。該算法以WiFi位置指紋定位為主，離線訓練階段，采集大量的RSSI數(shù)據(jù)，建立位置指紋庫，在線定位時，采用樸素貝葉斯算法估算出用戶的位置。新增滑窗功能用于檢測WiFi定位是否發(fā)生跳變，在出現(xiàn)跳變或者定位精度較低的情況下，用改進的慣性定位輔助，從而提高室內定位的精度。二是位置指紋智能輔助積分定位算法。該算法以慣性積分定位為主，在WiFi信號強且定位精度高的地方，用位置指紋

3、定位結果對積分定位進行校正，同時給出了智能檢索用戶初始狀態(tài)的算法，解決了積分定位初始位置需要事先設定的問題。三是行人航跡推算與位置指紋融合定位算法。行人航跡推算采用加速度計和磁力計讀出的數(shù)值，進行步態(tài)檢測、方向檢測和自學習步長估計，推算出行人位置。在WiFi信號強的時刻，使用位置指紋法定位，并對行人航跡推算累積誤差進行校正，在信號較弱的情況下，用上一時刻定位結果與行人航跡推算法聯(lián)合定位。實驗結果表明，這三種融合室內定位算法均提高了室內定