Sammanfattning av denna webbsida: Lokaliseringssystem inomhus med hjälp av WiFi fick signalstyrka (RSS) eller dödräkning (PDR) båda har sina begränsningar, såsom RSS fluktuation och det ackumulativa felet i PDR. För att utnyttja sina kompletterande styrkor, de flesta befintliga metoder sammansmälta båda systemen med ett partikelfilter. Partikelfiltret är dock olämpligt för realtidslokalisering på resursbegränsade smartphones, eftersom det är ganska tidskrävande och beräknings dyrt. Å andra sidan är den lätta beräkningsfusionen, inklusive Kalman-filtret och dess varianter, inte tillämplig, eftersom en explicit RSS-lokaliseringsmätningsekvation och tillhörande bullerstatistik inte finns tillgänglig. I detta dokument föreslås ett nytt ramverk för datafusion genom att använda ett utökat Kalman-filter (EKF) för att integrera WLAN-lokalisering med PDR. För att göra EKF tillämpbart utvecklar vi en mätmodell baserad på kärndensitetsuppskattning, som möjliggör noggrann Wi-Fi-lokalisering och adaptiv mätning av bullerstatistik. För PDR-systemet designar vi en annan EKF baserad på quaternions för kursuppskattning genom sammansmältning av gyroskop och accelerometrar. Experimentella resultat visar att den föreslagna EKF-baserade datafusionsmetoden uppnår en betydande förbättring av lokaliseringsnoggrannheten jämfört med enbart WiFi-lokalisering eller PDR-system. Jämfört med ett partikelfilter uppnår det föreslagna tillvägagångssättet jämförbar lokaliseringsnoggrannhet, medan det medför mycket mindre komplexitet i beräkningen.
I litteraturen REF föreslås ett nytt ramverk för datafusion som integrerar WiFi-positionering och EKF för att uppnå datafusion.
Extended Kalman Filter for Real Time Indoor Localization by Fusing WiFi and Smartphone Inertial Sensors
{'venue': 'Micromachines', 'journal': 'Micromachines', 'mag_field_of_study': ['Materials Science', 'Computer Science']}