【摘 要】
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本文利用粒子滤波(Particle Filter,PF)融合基于信号强度指示器(Received Signal Strength Indicator,RSSI)定位系统与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的位置
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 上海理工大学理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61873169)资助
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本文利用粒子滤波(Particle Filter,PF)融合基于信号强度指示器(Received Signal Strength Indicator,RSSI)定位系统与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的位置信息,进行室内行人的定位.首先,针对PF的粒子贫化问题,在重采样阶段,对部分粒子添加随机量,增加粒子多样性,避免陷入局部最优,减小定位误差.然后,利用改进的粒子滤波算法融合两种定位方式获得的位置信息,迭代更新路径损耗因子,得到非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)环境下的动态更新信道模型定位系统.通过仿真和实验证明了提出的定位系统可以有效缓解NLOS的影响,提升定位性能,实现在NLOS环境下的精确定位,且定位误差在2. 2m以下.
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