Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument föreslås ett system för inomhuspositionering genom att man sammanställer golvkarta, WiFi och smartphone-sensordata för att tillhandahålla positionering på meternivå utan ytterligare infrastruktur. En topologi-konstruerad K närmaste granne (KN) algoritm baserad på en golvkarta layout ger de koordinater som krävs för att integrera WiFi-data med pseudo-odometri (P-O) mätningar simuleras med hjälp av en fotgängare död beräkning (PDR) metod. En metod för att ytterligare förbättra positioneringsnoggrannheten är att använda en effektivare flertröskelstegsdetektionsalgoritm, som författarna föreslår. Fenomenet "gå och bakåt" som orsakas av felaktig matchning av referenspunkterna (RP) för en WiFi-algoritm elimineras med hjälp av ett adaptivt bleknings-faktorbaserat utvidgat Kalman-filter (EKF), med Wi-Fi-positioneringskoordinater, P-O-mätningar och sammanslagna rubrikvinklar som observationer. Problemet "cross-wall" är löst baserat på utvecklingen av en golv-map-stödd partikelfilter algoritm genom att vikta partiklarna, vilket också eliminerar de gross-terror effekter som härrör från Wi-Fi eller P-O mätningar. Den prestanda som observerats i ett fältexperiment som utförts på fjärde våningen av School of Environmental Science and Spatial Informatics (SESI) som bygger på China University of Mining and Technology (CUMT) campus bekräftar att det föreslagna systemet på ett tillförlitligt sätt kan uppnå positionering på meternivå.
Wang m.fl. REF presenterade en golvkarta-stödd WiFi/pseudo-odometri integrationsbaserad inomhuspositionering system och fältexperimentet visade att det på ett tillförlitligt sätt kunde uppnå mätarnivå noggrannhet.
A Floor-Map-Aided WiFi/Pseudo-Odometry Integration Algorithm for an Indoor Positioning System