基于实时步长匹配的行人室内定位方法
针对室内定位研究中行人航位推算(PDR)算法的传统步长模型无法充分反映个体差异性的问题,提出一种以卫星测距为基础,建立个体步长特征数据库代替步长模型的方法.在室外将卫星测距应用到步长测算中,建立不同速度特征与步长的对应关系.在室内,改进了K-最近邻(KNN)算法,对跨步进行实时步长匹配,结合方向信息计算出行人的当前位置.实验结果表明,室内定位最大误差距离可以控制在4%以内,平均绝对误差距离可以控制在2%以内,定位精度较传统步长模型有较大提高.
室内定位、行人航位推算、卫星测距、K-最近邻、实时步长匹配
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TN9;TP3
2017-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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