基于EKF融合的室内定位技术研究
Transducer and Microsystem Technologies（2023）
摘要
针对单一室内定位技术的局限性,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)融合WiFi和行人航位推算(PDR)的定位方法.不同于传统WiFi指纹定位,本文基于随机森林(RF)模型建立多个基分类器,取投票结果的众数作为输出结果;通过采集手机内置传感器数据解算行人的步频、步长,并基于四元数进行航向估计.本文在EKF融合定位时,根据状态模型得到状态的预测值,RF模型输出观测值,根据观测值更新状态估计,推算下一时刻位置.试验表明,本文研究的融合算法的定位精度可达到1.26 m,比单一定位算法定位精度提高了1.07 m.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要