卡尔曼滤波优化的WiFi-PDR室内定位融合技术

"这篇论文是关于利用卡尔曼滤波实现WiFi-PDR融合的室内定位技术。作者通过结合支持向量机（SVM）的分类与回归分析改进了WiFi指纹定位算法，以提升定位精度。同时，针对基于智能设备惯性传感器的行走航位推算（PDR）过程中的误差问题，提出了预处理加速度数据和动态调整状态转换参数的算法，以减少传感器误差的累积。论文进一步提出了使用联邦卡尔曼滤波来融合WiFi定位和PDR两种方法，依据人体运动学原理设定滤波器的状态方程和量测方程。实验结果证明了该算法的有效性，该研究对室内定位技术有着重要的理论和实践意义。" 在室内定位领域，WiFi指纹定位是一种常见的方法，但其受到室内环境复杂性的影响，可能导致定位精度下降。为了克服这一问题，论文引入了SVM，它是一种强大的机器学习工具，可以用于分类和回归任务。将SVM应用于WiFi指纹定位，能够更准确地匹配无线信号强度指纹，从而提高定位准确性。 同时，论文关注到PDR技术在使用中，由于惯性传感器（如加速度计）的误差和定位误差的累积，定位效果会逐渐偏离实际位置。为了解决这个问题，作者采用状态转换来识别行走周期并进行计步，通过对原始加速度数据的预处理和根据实时数据动态调整状态转换参数，有效地减少了误差。 联邦卡尔曼滤波是一种多传感器融合技术，它可以整合来自不同传感器的数据，如WiFi信号和惯性传感器数据，以获得更准确的位置估计。在本文中，卡尔曼滤波被用来融合改进后的WiFi定位和PDR的结果，滤波器的状态方程和量测方程根据人体运动学原理定制，确保了融合过程的合理性。 实验验证了该融合算法在室内定位中的有效性，表明结合SVM改进的WiFi定位和优化的PDR算法，以及联邦卡尔曼滤波的融合策略，能够在一定程度上克服室内环境复杂性和传感器误差带来的挑战，提供更为精确的室内定位服务。这项工作对于提升室内定位系统的性能，特别是在复杂环境下的定位准确性，具有重要的理论贡献和实用价值。