【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体涉及一种基于自适应粒子滤波的惯导辅助wi-fi定位方法及相关装置。
技术介绍
1、在室内定位领域，基于接收信号强度指示（rssi）的wi-fi指纹定位方法因其利用普遍部署的wi-fi基础设施而得到广泛应用。该方法主要通过在定位区域建立位置坐标与wi-fi信号特征（指纹）的离线数据库，并在在线阶段将实时采集的wi-fi信号指纹与数据库进行匹配，通过算法（如k近邻算法）计算出当前位置。另一种常用方法是行人航位推算（pedestriandeadreckoning,pdr），它利用智能设备内置的惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）来推算相对运动轨迹。具体而言，pdr通过陀螺仪确定行人的方向变化（姿态角），通过加速度计结合步态模型估计步长，进而基于初始位置累加推算出行人的当前位置。
2、然而，基于惯性传感器的行人航位推算方法在长时间单独工作时存在显著的局限性。其定位精度高度依赖于惯性传感器的测量精度和步长估计模型的准确性。由于陀螺仪输出存在零偏等固有误差，使得定位精度快速下降，难以满足高精度实时定位应用的需求。p>
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【技术保护点】
1.一种基于自适应粒子滤波的行人实时定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于自适应粒子滤波的行人实时定位方法，其特征在于，所述根据所述陀螺仪采集数据，采用行人航位推算模型确定行人航位推算定位，包括：
3.根据权利要求1所述的基于自适应粒子滤波的行人实时定位方法，其特征在于，所述根据所述WIFI信号和离线指纹数据库，确定WiFi定位位置，包括：
4.根据权利要求1所述的基于自适应粒子滤波的行人实时定位方法，其特征在于，所述根据所述行人航位推算定位，采用粒子滤波器状态方程更新粒子状态，得到先验粒子状态中，所述粒子滤波器...
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应粒子滤波的行人实时定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于自适应粒子滤波的行人实时定位方法，其特征在于，所述根据所述陀螺仪采集数据，采用行人航位推算模型确定行人航位推算定位，包括：
3.根据权利要求1所述的基于自适应粒子滤波的行人实时定位方法，其特征在于，所述根据所述wifi信号和离线指纹数据库，确定wifi定位位置，包括：
4.根据权利要求1所述的基于自适应粒子滤波的行人实时定位方法，其特征在于，所述根据所述行人航位推算定位，采用粒子滤波器状态方程更新粒子状态，得到先验粒子状态中，所述粒子滤波器状态方程的表达形式如下：
5.根据权利要求1所述的基于自适应粒子滤波的行人实时定位方法，其特征在于，所述根据所述先验粒子状态和wifi定位位置，采用粒子滤波器观测方程计算每个粒子对应的航位推算位置与wifi定位位置的差值中，所述粒子滤波器观测方程的表达形式如下：
6.一种基于自适应粒子滤波的行人实时定位装置，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡云冰，何桂兰，张永，刘涛，黄富利，吴佳琳，李银银，蒋泽宇，
申请(专利权)人：重庆电子科技职业大学，
类型：发明
国别省市：
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