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文檔簡介
1、隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動終端技術(shù)的快速發(fā)展和普及,基于位置服務(wù)(Location Based Services,LBS)的應(yīng)用需求在人們?nèi)粘I詈蜕a(chǎn)的各個領(lǐng)域中逐漸增多。然而,在相對復(fù)雜且封閉的室內(nèi)環(huán)境,目前發(fā)展較為成熟的全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System, GPS)及相關(guān)技術(shù)均無法提供精確的定位服務(wù),從而促進了室內(nèi)定位技術(shù)的研究與發(fā)展。近年來,隨著無線局域網(wǎng)(Wireless Local Access Ne
2、twork,WLAN)技術(shù)的成長與WLAN設(shè)備部署的普遍性,使得基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)逐漸成為關(guān)注焦點,推動了該技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。
在此背景下,本文主要針對如何利用粒子濾波對WLAN指紋定位技術(shù)與行人航跡推算技術(shù)進行融合從而提高定位精度的問題,以及如何使用隱馬爾科夫模型結(jié)合輔助地標(biāo)對定位結(jié)果進行定時校正的問題展開了研究工作。首先了解當(dāng)前室內(nèi)定位相關(guān)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r,重點學(xué)習(xí)了基于WLAN的室內(nèi)指紋定位技術(shù)和基于慣性傳感器的行
3、人航跡推算技術(shù)等相關(guān)理論,對粒子濾波和隱馬爾科夫模型進行了優(yōu)化改進,使其適用于本文研究工作的應(yīng)用場景,完善本文所提的解決方案??傮w而言,本文研究工作內(nèi)容,主要包括以下兩個方面:
1)針對大多數(shù)基于WLAN的室內(nèi)指紋定位系統(tǒng)中存在的定位結(jié)果跳動頻繁問題,本文提出了一種基于防匱乏粒子濾波的慣性傳感器和WLAN融合定位算法,該算法主要采用防匱乏粒子濾波算法對傳統(tǒng)WLAN指紋定位技術(shù)與航跡推算技術(shù)進行融合,通過優(yōu)化粒子濾波重采樣過程,
4、增強粒子的多樣性,避免了粒子匱乏現(xiàn)象,進而提高了定位結(jié)果的準確性。
2)粒子濾波有效融合了WLAN指紋定位技術(shù)與行人航跡推算技術(shù),有利于提高定位結(jié)果精度,但無法避免行人航跡推算較大累積誤差的問題,因此需要加入定時反饋校正機制。針對此問題,本文提出了一種基于隱馬爾科夫模型的輔助地標(biāo)校正算法,通過隱馬爾科夫模型,結(jié)合有校正意義的地標(biāo),利用歷史軌跡實現(xiàn)對定位結(jié)果的定時校正優(yōu)化,從而消除累積誤差對定位結(jié)果的影響。
最后,通過
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