基于改进PDR与指纹库PSO-BP融合室内定位算法

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针对目前室内定位算法精度不高的应用现状,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)的测距方法和改进行人航迹推算(PDR)融合的室内定位算法。基于现代生活环境中被广泛部署的Wi-Fi无线信号作为节点,采用电磁指纹库匹配识别的方法,对进入网络范围内的未知节点进行定位,并利用PSO-BP神经网络算法,融合惯导测量单元的数据对通过RSSI定位结果进行修正。通过实验仿真表明与传统单一方法的室内定位方式相比,所提出的方法通过融合算法不仅解决了RSSI定位易受环境影响的摆动性,并且在很大程度上提高了室内定位精度与时效性。
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