【摘 要】
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在室内定位导航过程中，针对单独依赖行人高度位置推测楼层位置误差较大的问题，提出了一种基于贝叶斯网络的楼层定位算法。该算法先是利用扩展卡尔曼滤波器对惯性传感器数据和气
【机 构】
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中国科学院上海高等研究院,中国科学院大学,上海大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0801505);上海市青年科技英才扬帆计划项目(18YF1425600)~~
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在室内定位导航过程中，针对单独依赖行人高度位置推测楼层位置误差较大的问题，提出了一种基于贝叶斯网络的楼层定位算法。该算法先是利用扩展卡尔曼滤波器对惯性传感器数据和气压计数据进行融合，计算出行人垂直位移；然后利用误差补偿后的加速度积分特征对行人在楼梯中的转角进行检测；最后，利用贝叶斯网络融合行人行走高度和转角信息推测行人在某一层的概率，从而将行人定位在建筑物中最可能出现的楼层上。实验结果证明，与基于高度的楼层定位算法相比，所提算法的楼层定位准确率提升6.81%；与平台检测算法相比，该算法的楼层定位准确率提升14.51%。所提算法在总共1247次楼层变换实验中，楼层定位准确率达到99.36%。
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