改进自适应抗差容积卡尔曼滤波多源室内定位

针对容积卡尔曼滤波在多源融合定位中存在跟踪能力不强和自适应能力差的问题,在传 统容积卡尔曼滤波的基础上,提出了改进自适应抗差容积卡尔曼滤波算法。建立了基于新息的自 适应判决准则与修正方法,使得滤波算法能够及时跟踪目标真实状态;引入抗差因子调节观测协 方差矩阵,以减小观测值异常问题对滤波精度的影响;采用奇异值分解代替容积卡尔曼中的Cholesky 分解,提高数值计算的稳定性。超宽带/惯性导航联合定位实验结果表明,与扩展卡尔曼滤波 和容积卡尔曼滤波相比,改进的自适应抗差容积卡尔曼滤波定位精度更高,数值稳定性更好,增强 了定位系统在粗差干扰下的鲁棒性。     

地图辅助行人航迹推算技术的室内定位方法

针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2％,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求.     

基于邻近点特征的地磁室内定位方法及性能分析

地磁室内定位以其成本低、适用范围广、复杂度低的特点而受到广泛关注。然而,它的定 位精度不稳定,且指纹采集工作量较大。因此,提出了一种基于磁场信息的邻近点特征,可由指纹 数据求得,特征范围是0~1。经实验证明,邻近点特征与定位精度呈正相关关系。邻近点特征越 大的测试点定位误差越小,定位准确率越高。邻近点特征均值越大的室内区域定位误差越小。结 合邻近点特征与快速构建指纹库的方法,可以实现对室内区域定位精度的预判,为室内区域定位 方法的选择提供依据。针对邻近点特征较大的室内区域,提出了使用插值算法以减少指纹库的采 集量。在实验中,仅采集原有指纹点的29.6%依然具有较好的定位表现,对定位精度的影响较小。 使用邻近点特征可以极大地提高地磁室内定位的效率。