【摘 要】
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针对现有的基于Wi-Fi估计信号到达角(Angle Of Arrival,AOA)的室内定位算法受限于设备摆放高度以及非可视环境(NLOS)影响的问题,提出一种改进的AOA估计算法.首先将线阵改为L阵,利用信道状态信息(CSI)虚拟大规模阵列天线,对俯仰角和方位角进行估计,提高方位角估计的准确性,然后将定位结果与微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)传感器通过抗差扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法进行数据融合,提高定位
【机 构】
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针对现有的基于Wi-Fi估计信号到达角(Angle Of Arrival,AOA)的室内定位算法受限于设备摆放高度以及非可视环境(NLOS)影响的问题,提出一种改进的AOA估计算法.首先将线阵改为L阵,利用信道状态信息(CSI)虚拟大规模阵列天线,对俯仰角和方位角进行估计,提高方位角估计的准确性,然后将定位结果与微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)传感器通过抗差扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法进行数据融合,提高定位精度,同时解决在NLOS环境下无法定位的问题.
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