Sammanfattning av denna webbsida: Indoor positioning in a multi-floor environment by using a smartphone are consected in this paper. Positioneringsnoggrannheten och robustheten hos WiFi-fingeravtrycksbaserad positionering är begränsad på grund av den oväntade variationen av WiFi-mätningar mellan våningar. På grundval av detta föreslår vi en ny smartphone-baserad integrerad WiFi/MEMS-positioneringsalgoritm baserad på det robusta förlängda Kalman-filtret (EKF). Den föreslagna algoritmen bygger först på gångdetekteringsmetoden och quaternion-algoritmen för att uppskatta målets hastighet och riktningsvinklar. För det andra betraktas hastighets- och kursvinklar, tillsammans med resultaten av WiFi-fingeravtrycksbaserad positionering, som ingång till den robusta EKF för att utföra tvådimensionell (2D) positionering. För det tredje beräknar den föreslagna algoritmen målhöjden med hjälp av den realtidsregistrerade barometern och geografiska data. Slutligen visar de experimentella resultaten att den föreslagna algoritmen uppnår positioneringsnoggrannheten med rotmedel kvadratfel (RMSE) mindre än 1 m i en faktisk flergolvsmiljö.
Tian m.fl. REF föreslog ett Kalman-filter (KF) för att integrera WiFi och PDR.
Smartphone-Based Indoor IntegratedWiFi/MEMS Positioning Algorithm in a Multi-Floor Environment
{'venue': 'Micromachines', 'journal': 'Micromachines', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}