基于PDR和磁场匹配的智能手机室内定位

目前，基于磁场的室内定位方法存在指纹采集无法快速建库的问题，导致匹配特征较少、无法快速进行匹配操作和航向角估计精度低。基于磁场梯度的快速近似，使用高斯牛顿迭代方法结合通过PDR测量的轨迹进行磁场轮廓匹配定位，提高了单点磁场指纹的可分辨性。基于步态模型的更新用作测量信息以改善C-INS的导航性能，提出了一种基于捷联惯性导航系统的行人航位推算算法。基于MFS参考位置，使用扩展Kalman滤波器控制PDR惯性导航的位置漂移误差，进一步提高了轨迹轮廓的精度。测试结果表明，该算法可以获得更好的位置估计和航向估计结果。