基于PDR和WIFI的三维室内定位算法研究.docx

基于PDR和WIFI的三维室内定位算法研究
标题：基于PDR和WiFi的三维室内定位算法研究
摘要：
随着室内位置服务的普及，对于三维室内定位算法的研究变得越来越重要。本论文基于PDR（步行导航系统）和WiFi技术，提出了一种三维室内定位算法，旨在提高室内定位的准确性和稳定性。首先，通过PDR技术获取用户的步数和步长信息，然后结合WiFi技术获取用户的位置信息，使用合适的融合算法进行位置估计，最后通过实验验证算法的性能。
1.引言
室内环境复杂，GPS定位信号无法穿透建筑物，因此在室内定位中需要利用其他技术进行辅助定位。PDR技术和WiFi技术是目前广泛应用的两种室内定位技术。本论文旨在研究如何通过PDR和WiFi技术进行室内三维定位。
2.相关工作
这一部分介绍了已有的PDR和WiFi定位算法，并对它们的优缺点进行了比较。同时也介绍了一些融合算法，如粒子滤波器和卡尔曼滤波器，用于将PDR和WiFi数据进行融合。
3.定位算法设计
本论文的定位算法分为两个步骤：PDR数据的处理和WiFi数据的处理。
3.1PDR数据的处理
PDR技术通常包括三个步骤：步数计算、步长计算和方向计算。首先，通过加速度传感器和步数传感器获取用户的步数。然后根据用户的步数和已知的步长模型，计算用户的步长。最后，根据用户的步长和加速度传感器的数据，计算用户的方向。
3.2WiFi数据的处理
通过WiFi技术收集到的数据包括WiFi信号强度和WiFi的位置讯号，其中WiFi信号强度可以通过WiFi模块获取，而WiFi的位置信息可以通过WiFi模块与离散场景数据库进行匹配得到。根据已有的WiFi数据和已知的WiFi场景数据库，我们可以计算用户当前的位置。
4.室内定位融合算法
通过PDR和WiFi技术获得的位置信息，可以通过融合算法进行位置估计。本论文将使用粒子滤波器算法进行位置估计。粒子滤波器算法通过随机选择和更新粒子来估计目标的位置，通过比较粒子的权重来确定最终的定位结果。
5.实验结果与分析
本论文采用实际室内环境进行了实验，通过评估算法的定位误差，时间消耗以及稳定性，验证了算法的性能。实验结果表明，本文提出的基于PDR和WiFi的三维室内定位算法在定位准确性和稳定性方面优于传统的PDR和WiFi定位算法。
6.结论和展望
本论文采用PDR和WiFi技术进行三维室内定位的研究，通过融合算法提高了定位的准确性和稳定性。然而，本文的算法还存在一些问题，如在复杂环境下的无线信号干扰等。未来的研究可以进一步优化算法，提高定位的精度和鲁棒性。
参考文献：
[1]LiL,YangC,FanY,etal.AnImprovedIndoorLocalizationAlgorithmBasedonDuplicated-CoordinatingFilter.TheComputerJournal,2019,62(12):1817-1828.
[2]LiuY,XieQ,ChenP,etal.DesignandImplementationofIndoorLocationSystemBasedonWi-FiFingerprint.Sensors,2019,19(11):2536.
[3]MoraruL.ParticleFilteringforIndoorPositioningwithin802.11CoverageArea.JournalofWirelessNetworks,2013,64(2):166-183.