【摘 要】
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指纹定位算法能够利用现有的室内公共WLAN网络实现对目标的实时定位,然而繁琐的采样和较高的误差导致室内指纹定位算法在通用性和实用性方面存在诸多限制.基于众包思想的移动
【基金项目】
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国家自然科学基金项目;山西省教育厅科技创新基金;太原理工大学校青年基金
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指纹定位算法能够利用现有的室内公共WLAN网络实现对目标的实时定位,然而繁琐的采样和较高的误差导致室内指纹定位算法在通用性和实用性方面存在诸多限制.基于众包思想的移动感知技术为信号强度指纹的繁琐采样提供了较好的解决思路,它能够利用用户手机的惯性传感数据来估计行人移动轨迹,同时在轨迹上的不同位置采集周边AP的信号指纹来构建指纹库.然而,在利用惯性测量预测行人移动轨迹的过程中将会产生严重的累积误差.为了避免惯性测量带来的累积误差,本文利用短程的惯性测量比较准确的特征提出了一种基于惯性测量辅助(IMA)的指纹定位算法.该算法能够利用惯性测量提高定位的精度,同时又能利用指纹定位校正行人轨迹,从而结合众包思想自动实现用户的指纹采集,在繁琐采样和定位误差之间达到了相互优化的平衡点.通过与其他算法的比较,该算法能够获得3m以内的最大误差,并且中位数误差下降到1.2m.
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