基于WLAN指紋和慣性測量的室內定位系統(tǒng)設計與研究.pdf

1、隨著無線通信技術的發(fā)展和社會的進步，人們對無線定位服務的需求越來越大。衛(wèi)星導航定位是一種傳統(tǒng)的定位方式，通常能夠對室外場景下的定位提供解決方案，但在室內等建筑物遮蔽嚴重的場景下無法完成定位，所以室內定位問題在近年來成為一個越來越熱門的研究方向，其中，基于WLAN的室內定位技術應運而生，發(fā)展日趨成熟。本文提出一種基于WLAN指紋定位和慣性測量的室內定位系統(tǒng)設計方案，并實現(xiàn)了基于Android手機終端的室內定位系統(tǒng)。
　　本文提出的室

2、內定位系統(tǒng)設計方法融合WLAN指紋定位的結果和慣性測量的結果，并在指紋定位技術中采用終端獨立定位和網(wǎng)絡側定位兩種模式，在慣性測量中提出了一種基于加速度向量歐式距離的靜止運動判斷方法，判斷當前行人的靜止運動狀態(tài)，在靜止時對指紋定位結果進行均值濾波處理，之后，提出了基于加速度峰值檢測的步態(tài)檢測算法，以及步長估計算法，采用航跡推算的方式得到用戶的計步狀態(tài)。進一步，在指紋定位結果和慣性測量結果的融合方面，提出了一種基于擴展Kalman濾波的融合

3、算法。最后，在系統(tǒng)實現(xiàn)方面本文給出了定位系統(tǒng)的總體設計架構，重點對基于Android手機終端的定位軟件設計做了闡述。
　　本文在系統(tǒng)設計和實現(xiàn)的基礎上對系統(tǒng)進行了測試及性能分析。測試結果表明，在本文的實驗場景下，采用 K值為4的WKNN算法得到的指紋定位精度較高，誤差累計概率在1處的定位誤差為1.3米左右，通過引入慣性測量的方法，當判斷行人處于靜止狀態(tài)時對指紋定位結果進行均值濾波，精度在誤差累計概率1處有0.2米左右的提高。在運動