基于WiFiPDR融合的室内定位方法.pptx
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基于WiFiPDR融合的室内定位方法.pptx
汇报人:CONTENTSWiFiPDR室内定位技术概述技术原理技术特点技术应用场景WiFi定位系统工作原理定位算法定位精度PDR定位系统工作原理步数检测与步长估计航位推算算法WiFiPDR融合定位方法融合方式算法流程定位精度提升实验与分析实验场景与设备实验过程实验结果与分析总结与展望技术总结技术优缺点分析技术发展趋势与展望汇报人:
基于深度信息数据融合的室内自主定位方法.pptx
基于深度信息数据融合的室内自主定位方法目录添加章节标题研究背景与意义研究背景研究意义研究内容与方法研究内容研究方法技术路线研究结果与讨论实验结果结果分析结果对比结果讨论结论与展望研究结论研究不足与展望致谢与参考文献THANKYOU
基于深度信息数据融合的室内自主定位方法.docx
基于深度信息数据融合的室内自主定位方法随着智能化技术的发展,室内自主定位在智慧城市、智能家居等场景中得到了广泛的应用。但传统的室内定位方法需要使用大量的传感器设备,依赖于环境中的信号源等条件,不够稳定且成本较高。为了克服这些局限性,基于深度信息数据融合的室内自主定位方法应运而生。深度信息数据融合技术能够对三维空间中物体的位置、形状等进行精确定位,能够较好的解决室内定位中遇到的问题。同时,该技术能够利用多种传感器数据,对数据进行融合,提高室内定位的准确性和稳定性。本论文首先介绍了目前室内定位的技术与方法,并
基于数据融合技术的室内定位方法研究.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO数据融合技术的定义和原理数据融合技术在室内定位中的应用数据融合技术的优势和挑战PARTTHREE常见室内定位技术及其原理室内定位技术的优缺点分析室内定位技术的应用场景和需求PARTFOUR数据预处理和特征提取融合算法的选择和实现定位结果的后处理和优化PARTFIVE实验环境和数据集介绍实验过程和结果展示结果分析和比较PARTSIX基于数据融合技术的室内定位方法总结未来研究的方向和展望THANKYOU
基于GSM/MEMS融合的高精度室内融合定位方法.pdf
本发明公开了一种基于GSM/MEMS融合的高精度室内融合定位方法,首先利用GSM无线信号的多径及非视距传播造成的位置指纹特性,采用搜索匹配进行位置指纹定位;然后根据惯性传感器件的输出数据解算出目标行人行走速度和航向角,获得用户的相对位置信息;最后利用抗差扩展卡尔曼滤波器将两者输出的位置结果进行融合。本发明通过引入抗差扩展卡尔曼滤波算法,将GSM环境下位置指纹定位结果与MEMS输出数据结合,使定位系统间优势互补,能够有效地克服MEMS器件定位存在的累积误差和GSM定位中存在的RSSI扰动对定位精度带来的影响