【摘 要】
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针对蓝牙定位结果跳变问题和行人航位推算(Pedestrian dead reckoning,PDR)误差累积问题,本文提出了一种基于二阶级联扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和粒子
【机 构】
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北京邮电大学,北京市,中国,100876
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针对蓝牙定位结果跳变问题和行人航位推算(Pedestrian dead reckoning,PDR)误差累积问题,本文提出了一种基于二阶级联扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和粒子滤波(Particle Filter,PF)的蓝牙、PDR和地图信息的融合定位算法.该算法第一级利用EKF融合蓝牙和PDR,其中蓝牙的定位结果作为EKF的观测量辅助PDR定位,从而得到较准确的用户位置；第二级利用PF融合PDR、第一级得到的定位结果和地图信息,其中第一级得到的结果和地图信息用来计算PF的权重,最终得到更精确的用户位置.实验结果表明,本文提出的融合算法的定位结果比蓝牙定位和PDR定位结果的鲁棒性分别提高40.5％和51.4％；而且本算法的平均定位误差是1.031m,比基于EKF融合定位算法的精度提高20.2％,比基于PF融合定位算法的精度提高25.1％.
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