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基于无迹卡尔曼滤波的iBeacon/INS数据融合定位算法 被引量：12
1
作者 王守华 陆明炽 +2 位作者 孙希延 纪元法 胡丁梅 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2209-2216,共8页
针对微机电惯性导航系统(MEMS-INS)定位解算存在积累误差及低功耗蓝牙技术iBeacon指纹定位存在跳变误差等问题,该文提出一种基于无迹卡尔曼滤波器(UKF)的iBeacon/MEMS-INS数据融合定位算法。该算法对iBeacon锚点与定位目标的距离进行解... 针对微机电惯性导航系统(MEMS-INS)定位解算存在积累误差及低功耗蓝牙技术iBeacon指纹定位存在跳变误差等问题,该文提出一种基于无迹卡尔曼滤波器(UKF)的iBeacon/MEMS-INS数据融合定位算法。该算法对iBeacon锚点与定位目标的距离进行解算,利用加速度计和陀螺仪的数据实现姿态阵和位置解算。将蓝牙锚点位置向量、载体速度误差信息等组成状态量,将惯性导航定位信息和蓝牙定位距离信息等组成观测量,设计无迹卡尔曼滤波器,实现iBeacon/MEMS-INS数据融合定位。实验测试结果表明,该算法有效解决MEMS-INS存在较大积累误差及iBeacon指纹定位存在跳变误差的问题,可以实现1.5 m内的定位精度。 展开更多
关键词 惯性传感器 蓝牙信标 无迹卡尔曼滤波器 信息融合 行人定位
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一种基于微机械电子系统惯性传感器室内行人航位推算算法
2
作者 王守华 陆明炽 +2 位作者 夏菲 邓桂辉 纪元法 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第25期256-260,共5页
在室内行人定位中,行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)由于不需要外部辅助信息,而被广泛应用。针对传统室内PDR存在步长局限性等问题,提出了一种基于微机械电子系统(micro electro mechanical system,MEMS)传感器的行人航位... 在室内行人定位中,行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)由于不需要外部辅助信息,而被广泛应用。针对传统室内PDR存在步长局限性等问题,提出了一种基于微机械电子系统(micro electro mechanical system,MEMS)传感器的行人航位自适应拟合推算算法。该算法选用六位置法和卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)作为对加速度计和陀螺仪原始数据误差处理方案。通过过零检测和步态短时不变性计算脚的运动状态;并结合加速度自适应拟合行进距离,最后利用位置推算解算行人的运动轨迹。仿真结果表明,该算法在95 m运动距离内,最大误差不超1.5 m,具有良好精确性和灵活性,适用于实际的室内行人定位。 展开更多
关键词 惯性传感器 误差处理 自适应拟合 行人航位推算
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基于特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法 被引量：9
3
作者 陆明炽 王守华 +3 位作者 李云柯 纪元法 孙希延 邓桂辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2359-2364,共6页
针对传统i Beacon指纹定位技术中接收信号强度值(RSSI)波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题,提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法。在离线阶段,该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理,然后根据RSSI向量... 针对传统i Beacon指纹定位技术中接收信号强度值(RSSI)波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题,提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法。在离线阶段,该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理,然后根据RSSI向量大小生成排序特征码等值,并与位置坐标等信息组成指纹信息,形成指纹库;在在线定位阶段,根据排序特征向量指纹匹配定位算法和基于距离的最优加权K最邻近法(WKNN)实现室内行人定位。在定位仿真实验中,该算法可以自动根据特征码进行聚类,从而降低了聚类的复杂度,能实现最大误差在0.952 m内的室内行人定位精度。 展开更多
关键词 iBeaon信标 聚类分析 特征匹配 距离加权 行人定位
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关于不同台链组合双曲线导航系统的定位计算 被引量：4
4
作者 丁佳波 《导航》 1994年第4期70-77,共8页
关键词 组合双曲线 高斯等角球面 定位 计算 导航
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通信导航识别电子综合系统浅析
5
作者 谈展中 丁子明 《导航》 1989年第4期1-36,共36页
关键词 通信 导航 识别 电子系统
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