一种基于神经网络修正参数的卡尔曼滤波室内定位方法

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随着网络技术和移动通信技术的发展,移动终端设备已经具有了可靠性高、性能较强等优势,利用现有移动终端设备构建一套简便、低成本、可靠的室内定位方法已经成为一个重要问题。针对室内定位先天的复杂性,测量仪器的不准确性,定位环境多变性等因素,设计了一套使用WiFi技术、卡尔曼滤波算法、BP神经网络的室内定位方法。该方法可以有效地提高室内定位系统的精度和鲁棒性。仿真实验结果表明,在100 m×100 m的二维平面中,定位误差小于2.5 m,优于标准的卡尔曼滤波方法。
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