使用增强组合变形卡尔曼波器进行行人定位

科学领域:

• 室内定位系统 室内定位系统
• 国家估计.
• 传感器融合式传感器

背景情况:

• 全球定位系统 (GPS) 在室内不可用,需要使用替代定位方法.
• 现有的室内定位依赖于来自惯性测量单元 (IMU) 的传感器数据和无线信号 (例如,PDR,RSS指纹).
• 贝叶斯波器通常用于融合来自PDR和RSS指纹的杂位置数据.

研究的目的:

• 提出和评估一种新的增强状态估计方法,QETKF,用于室内行人定位.
• 通过纳入模型错误考虑来解决集成转换卡尔曼波器 (ETKF) 的局限性.
• 调查QETKF的可行性,以使用PDR和RSS指纹进行准确的行人位置估计.

主要方法:

• 开发了QETKF,一种增强的ETKF变体,作为室内定位的贝叶斯波器.
• 从PDR与RSS指纹测量使用集体转换的融合预测位置.
• 在状态预测模型中包含模型错误,与标准ETKF不同.

主要成果:

• 与ETKF和其他集成式卡尔曼过器 (EBKF) 相比,QETKF显示了更准确的定位结果.
• 拟议的QETKF通过考虑模型错误,有效地避免系统地低估错误协变率.
• 在基于智能手机的室内定位系统上进行的实验验证了QETKF的性能.

结论:

• QETKF显示了改善室内行人定位准确性的巨大潜力.
• 使用QETKF精确的错误共变率估计导致了优越的位置估计性能.
• 该方法适用于基于智能手机的室内定位系统,利用PDR和RSS数据.