【摘 要】
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全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）,在室外空旷区域环境,使用其他定位技术辅助定位,可以达到亚米级的定位精度,但是在人们普遍生活和工作的室内环境中,接收卫星信号不准,甚至是接收不到卫星信号,随着人们生活质量的提高,人们对目前室内定位服务的需求也在日益递增。目前智能手机,Wi-Fi（Wireless Fidelity）路由器在日常生活工作
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全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）,在室外空旷区域环境,使用其他定位技术辅助定位,可以达到亚米级的定位精度,但是在人们普遍生活和工作的室内环境中,接收卫星信号不准,甚至是接收不到卫星信号,随着人们生活质量的提高,人们对目前室内定位服务的需求也在日益递增。目前智能手机,Wi-Fi（Wireless Fidelity）路由器在日常生活工作环境中,已广泛的使用,智能手机不仅内置 MEMS（Micro-electro Mechanical System,MEMS）传感器,还支持蓝牙和Wi-Fi信号传输的功能,在室内外定位领域已然成为国内外研究学者的研究热点。本文以智能手机为研究载体,论述了当前室内定位领域研究的背景,意义及目前所使用室内定位技术原理与方法。目前关于室内定位的研究多是集中于室内狭长的走廊环境,对室内小空间区域的办公场景研究较少的情况,本文以小区域范围的办公场景为室内定位环境,将Wi-Fi定位技术,iBeacon定位技术,行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckon,PDR）定位技术三者融合定位,地图匹配技术对融合定位结果进行矫正。主要研究成果如下:针对目前位置指纹库定位,面临指纹库构建工作量大,且Wi-Fi定位的信号强度值（received signal strength index,RSSI）跳变比较大等问题,提出了使用插值方法扩充指纹库,减少了建立指纹库时间,使用室内地图按照矢量结构将室内的定位区域划分为6个区域,使用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）位置指纹匹配定位识别位置区域的方法,初步确定行人所在位置区域以及行走方向发生变化的时刻;蓝牙定位使用RSSI值构建测距模型（Shadowing模型）,提出使用极大似然估计与性能指标模型的定位方法,相较于传统的极大似然估计算法,有效的提高了定位精度;PDR定位技术出现的累积误差问题,提出了使用Wi-Fi位置区域约束和室内地图匹配进行矫正的方法,有效的将行人的行走轨迹进行约束,相较于传统的PDR算法提高了定位精度。针对使用PDR定位和iBeacon定位使用传感器不同,时间不同步的问题,在路径相同的实验环境下,提出了两种算法分别对Wi-Fi、PDR和iBeacon融合定位,一是地图匹配辅助的滑动平均滤波算法,定位的结果依赖于滑动窗口的大小,当定位点目标偏差较大时,经滑动平均滤波有效的将定位点约束在室内定位地图区域,很好的描绘行人的行走轨迹;二是地图匹配辅助的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）算法,将 Wi-Fi、PDR 融合定位结果与 Wi-Fi、PDR和iBeacon经滑动平均滤波融合后的定位结果使用EKF算法进行再次融合定位,实验结果表明,地图匹配辅助的EKF算法有效的改进了轨迹飘移,定位回跳等问题,约90%定位点的定位精度优于2.5m。图[60]表[13]参[81]
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