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1、基于位置的服務(wù)(Location-Based Services,LBS)正在廣泛應(yīng)用于工作和生活的多個(gè)方面。作為實(shí)現(xiàn)LBS的關(guān)鍵前提,室內(nèi)定位技術(shù)成為了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界近十年來(lái)共同的研究熱點(diǎn)。由于無(wú)需專(zhuān)用設(shè)備、可擴(kuò)展性高等優(yōu)點(diǎn),基于WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注,但是在部署成本、定位精度等方面受到了一定的制約。
為此,在深入分析現(xiàn)有定位技術(shù)的基礎(chǔ)上,本文開(kāi)展了以下研究:
首先,利用無(wú)線信號(hào)傳播的空間相關(guān)性,提出
2、了一種基于Kriging空間插值的位置指紋庫(kù)構(gòu)建方法,不僅顯著降低了WiFi指紋庫(kù)的構(gòu)建成本,而且克服了邊界點(diǎn)定位過(guò)程中匹配精度偏低的問(wèn)題,相比于傳統(tǒng)位置指紋法,將系統(tǒng)整體定位精度提高了近30%。
其次,進(jìn)一步結(jié)合基于智能手機(jī)內(nèi)嵌的慣性傳感器實(shí)現(xiàn)的行人航跡推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)算法,利用粒子濾波器融合了多源位置信息,實(shí)現(xiàn)了面向行人的高精度室內(nèi)定位和跟蹤算法,將室內(nèi)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的定位誤差降
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