[发明专利]一种基于粒子滤波算法的室内定位方法

说明书

一种基于粒子滤波算法的室内定位方法，利用用户在开始行走后N步内的行人航位信息、WiFi信号强度信息与地磁信号三维序列进行融合，通过WiFi确定初始点区域、地磁精确定位确定初始位置坐标，再利用基于WiFi的最近邻匹配算法、基于WiFi与PDR的粒子滤波算法及基于地磁与PDR的粒子滤波算法的定位结果的独立性，相互校验，使定位保持跟踪，提高定位的鲁棒性。该方法在得到较精确的行人航位信息(包括计步及行人方向)的前提下，适用于平端、甩手、口袋、背包四种手机放置模式，且定位精度高。

技术领域

本发明涉及室内定位追踪领域，尤其涉及一种基于粒子滤波算法的室内定位方法。

背景技术

随着现代移动通信技术的快速发展，基于位置的服务LBS(Location BasedServices)得到了人们越来越多的青睐，实现低成本且高精度的室内定位算法受到了很多研究者的关注。现在，基于WiFi、红外线、蓝牙、超宽带广播(UWB)、地磁、惯性传感器的室内定位方法得到了研究界广泛的关注，但是超宽带广播(UWB)、红外技术进行定位都需要重新部署设备，成本昂贵。

而近年来，随着无线局域网(WiFi)的快速发展，在大多数室内环境中都广泛部署了WiFi网络，即广泛布置了AP，不同位置处的智能设备通过接收来自不同AP的信号进行局域网的连接，即在不同位置处智能设备会接收到来自不同AP的信号，或者接收到相同AP的信号但其信号强度值会存在差异。因此，可以将AP的接收信号强度看作一种位置指纹进行室内定位。

另一方面，受到生物学中信鸽、龙虾等生物可以利用地球磁场进行寻路的启发，研究人员发现可以利用地球磁场进行室内定位。在室内环境下，地球磁场受到建筑物的钢筋混凝土结构、内部管道电缆及大型电磁设备等的影响而发生扭曲，从而造成了室内地磁场的不均匀分布，所以可以将地磁场看作一种位置指纹进行室内定位。

利用WiFi指纹或地磁指纹的室内定位技术适用于静态定位，在实时定位及跟踪中不能很好的发挥作用。而惯性导航技术是一种完全自主的导航定位方法，利用智能手机集成的加速度计、陀螺仪、电子罗盘、磁力计等传感器的测量数据，进行检步、步长估计、航向角估计，因此可以使用行人航位推测(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)算法进行行人轨迹的定位。但是PDR算法需要知道精确的初始位置，而在实际中，初始位置较难获得；由于惯性传感器的误差，在较短时间内定位精度较高，随着时间增长，会出现较大的累积误差。

在现有方案中，利用基于WiFi与PDR的粒子滤波算法(WiFi-PF)或者基于地磁与PDR的粒子滤波算法(Mag-PF)可以实现动态定位，得到连续的用户行走轨迹。但是WiFi-PF或Mag-PF算法在长时间的定位跟踪后，容易出现定位偏离行人真实轨迹，定位跟踪失败。尤其是Mag-PF算法，由于地磁指纹是三维向量，空间唯一性差，一旦出现定位偏离真实位置，粒子的地磁指纹序列仍可能与当前观测到的地磁序列匹配，从而估计定位坐标，而算法本身无法识别定位已失败。而WiFi的指纹匹配算法的优点是前后两次的定位结果相互独立，且定位误差有一定的范围，因此利用WiFi-PF、Mag-PF与WiFi的指纹匹配算法的独立性，在每步的定位中，相互校验，进行融合从而使定位保持正确跟踪。

发明内容

本发明主要针对现有的单独使用基于WiFi与PDR的粒子滤波算法和基于地磁与PDR的粒子滤波算法容易出现定位跟踪失败的问题，目的在于提供一种基于粒子滤波算法的室内定位方法，该方法利用基于WiFi与PDR的粒子滤波算法、基于地磁与PDR的粒子滤波算法及基于WiFi的指纹匹配算法在定位中的独立性，相互校验，使定位保持跟踪，提高定位的鲁棒性。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于粒子滤波算法的室内定位方法，包括以下步骤：采用初始位置定位算法确定初始点坐标，然后通过融合PDR、WiFi与地磁的粒子滤波算法实现定位，具体过程如下：