GPS/WLAN融合定位算法：解决城市复杂环境下的定位难题

"这篇文章介绍了一种基于GPS/WLAN融合的定位算法，旨在解决在复杂城市环境中GPS信号受遮挡和干扰导致的定位准确性降低或无法定位的问题。通过结合无线局域网（WLAN）的定位技术，该算法能有效补充GPS信号的盲点。然而，由于接收到的信号强度（RSS）的不稳定性，WLAN的定位精度受到严重影响。为了解决这个问题，文章提出了基于粒子滤波的GPS/WLAN集成定位算法。" 本文是2017年9月28日接收，2018年10月9日修订，2019年3月7日被接受的一篇研究文章，发表在《并发与并行工程》（Concurrency and Parallelism Engineering）期刊上，其DOI为10.1002/cpe.5277。作者包括来自太原理工大学山西省空间信息网络工程技术研究中心的李登高、魏峥、赵俊民、程俊冰和马志英等人。 文章由国家自然科学基金（编号：61772358和61572346）以及山西省国际合作项目（编号：201603D421012）资助。研究的核心在于，在复杂的城市环境中，GPS信号可能因为建筑物和其他障碍物的阻挡而出现中断或干扰，从而降低了定位精度。此时，WLAN定位技术可以作为有效的补充，但由于RSS的不稳定性，单纯依赖WLAN的定位效果也不理想。 为了解决这些问题，研究者们设计了一种基于粒子滤波的GPS/WLAN融合定位算法。粒子滤波是一种非线性、非高斯状态估计方法，它利用一系列随机分布的“粒子”来近似目标的概率分布，从而实现对目标位置的估计。在GPS信号弱或者丢失的情况下，该算法可以利用WLAN信号进行定位，并通过粒子滤波算法对多个定位源的信息进行融合，提高整体定位的准确性和鲁棒性。 文章深入探讨了如何在粒子滤波框架下结合GPS和WLAN信号，通过不断更新和重采样粒子来优化定位结果。通过这种方式，即使在WLAN RSS不稳定的情况下，也能得到更精确的定位数据。此外，算法还可能考虑了环境因素、多路径效应以及信号衰减等因素，以进一步提高定位性能。 该研究为城市环境下提供可靠定位服务提供了新的思路，尤其是在GPS信号受到挑战时，利用WLAN和粒子滤波的集成算法能够显著提升定位精度，这对于智能交通、物联网设备以及紧急救援等应用具有重要的实践意义。