【摘 要】
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针对WiFi信号易受环境波动和存在多径效应现象,行人航位推算(pedestrian dead rockoning,PDR)系统中传感器模块精度有限,且存在累积误差问题,因此提出了一种加入自适应调整因
【基金项目】
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国家高端外国专家项目(GDW201852004880),重庆市科技人才培养计划(新产品研发团队)(CSJC2013KJRC-TDJS40012),重庆市高校优秀成果转化资助项目(KJZH14213)
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针对WiFi信号易受环境波动和存在多径效应现象,行人航位推算(pedestrian dead rockoning,PDR)系统中传感器模块精度有限,且存在累积误差问题,因此提出了一种加入自适应调整因子的改进无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)融合算法,该算法利用残差r k的理论协方差与实际协方差的差异作为条件,引入调整因子ρ调整状态向量和观测向量的协方差进而调整卡尔曼增益参数。实验结果表明平均定位误差为1.35 m,最大定位误差为2.23 m。定位误差在1.5 m以内的
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