WiFi-PDR融合定位：基于联邦卡尔曼滤波的室内定位研究

"这篇论文探讨了基于联邦卡尔曼滤波的WiFi/PDR融合室内定位技术。随着无线通信技术的进步，WiFi网络在各个领域广泛应用，室内定位成为了一个重要的研究方向。然而，由于室内环境的复杂性和无线信号的不稳定性，单纯依赖WiFi信号的定位精度往往不高。论文提出了一种解决方案，即利用行人航位推算（PDR）技术辅助WiFi信号进行室内定位，通过联邦卡尔曼滤波器融合这两种信息，以提高最终定位的准确性。实验证明，这种方案能显著提升室内定位的效果。关键词包括WiFi室内定位、联邦卡尔曼滤波器和行人航位推算。" 文章详细内容: 室内定位技术是现代无线通信系统中的一个重要组成部分，特别是在物联网和智能城市应用中扮演着关键角色。WiFi定位技术利用无线信号强度指示符（RSSI）作为参考，通过测量接收到的信号强度来估算设备的位置。然而，由于信号受到多径效应、动态环境变化以及遮挡的影响，仅依靠WiFi RSSI的定位精度往往受限。 行人航位推算（PDR）是一种利用传感器数据（如加速度计、陀螺仪和磁力计）来计算行人移动轨迹的方法。它能够连续跟踪行人的步态、步长和方向，从而推算出位置信息。PDR的优点在于其对环境的依赖性较低，但长期使用后可能会累积误差。 为了解决WiFi定位精度低的问题，论文提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的融合定位策略。联邦卡尔曼滤波器是一种分布式滤波算法，它可以结合多个局部滤波器的信息，有效地处理不确定性并减小误差。在这种情况下，WiFi RSSI提供了一个全局的位置估计，而PDR则提供了连续且相对准确的局部运动信息。通过联邦卡尔曼滤波器，可以将这两种信息有效地融合，实现更精确的室内定位。 论文中提到的实验证明，结合WiFi和PDR的定位方法确实能够显著提高定位的准确性，这对于需要精确定位服务的应用，如紧急救援、零售业的顾客行为分析、智能家居等，具有极大的价值。这一研究成果为未来室内定位系统的优化提供了新的思路和技术支持。