基于多源数据融合的室内定位算法的研究

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5、ulti-DataFusionThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYijinWangSupervisor:Prof.XiaolongXuFebruary2016II南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要定位技术是基于位置的服务(LocationBasedService,LBS)的关键技术之一，定位系统的精度、功耗和鲁棒性等因素都对基于定位技术的LBS应用产

6、生巨大影响。在现代的城市化环境中，越来越多的人类活动发生在室内，传统的卫星定位已不能满足室内LBS应用的需求，专业的室内定位技术至关重要。一方面，“互联网+”战略的提出带动了室内LBS产业的兴起；另一方面，大数据技术的繁荣也使得室内LBS与其的关系越发密切，这两方面的发展都需要室内定位技术的支持。室内定位技术的发展现在还处于初级阶段，高精度、低功耗、低成本的室内定位技术依然是学术界和工业界研究的热点。本文针对多源定位技术展开研究，希望通过多种定位技术融合定位的方式提高定位的精度，降低定位的成本。对此，本文研

7、究了以下内容：(1)基于Wi-Fi和射频识别(RadioFrequencyIdentification,RFID)数据融合的室内定位方案用按需部署的RFID标签配合少量的Wi-Fi路由进行融合定位，从而消除定位盲区，降低定位成本，再结合提出的室内定位算法降低室内噪声对Wi-Fi信号的干扰，实现复杂室内环境中的高精度的实时室内定位。经实验验证，本文提出的基于Wi-Fi与RFID数据融合的室内定位方案在噪声区间为[35dB,65dB]的室内环境中，定位精度比基于标准Kalman滤波器的室内定位算法提升了13%~

8、28%。(2)基于惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)定位的室内行人定位模型对智能移动终端中IMU采集的传感数据进行校正和计算，对行人步行方向和行人步长距离建立相应的模型，并结合提出的自纠正粒子群优化算法(AutocorrectParticleSwarmOptimization,APSO)进行室内定位，提高定位精度，纠正定位逻辑错误。实验结果表明，基于本文提出的室内行人定位模型，