【摘 要】
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针对使用智能手机进行行人航迹推算(pedestrain dead reckoning,PDR)时航向角漂移,定位精度不高,误差累积的问题,提出了一种地图匹配辅助的卡尔曼滤波-粒子滤波(Kalman filte
【基金项目】
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国家自然科学基金(41504032);高等学校博士学科点专项科研基金(20130095110022)~~
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针对使用智能手机进行行人航迹推算(pedestrain dead reckoning,PDR)时航向角漂移,定位精度不高,误差累积的问题,提出了一种地图匹配辅助的卡尔曼滤波-粒子滤波(Kalman filter-particle filter,KF-PF)多重滤波算法对PDR算法进行优化。在传统PDR算法的基础上,使用KF融合陀螺仪数据和地图信息解算航向角,然后采用基于地图匹配的粒子滤波算法对轨迹结果进行处理。实验结果表明,该方法消除了航向角误差过大对定位结果的影响,在提高室内定位的灵活性的同时增强了定位的稳定性和精度,并通过地图匹配减少了传统粒子滤波采样点数,降低了运算量,使其在手机平台上实时运行成为可能。
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