利用WiFi指纹和足绑惯性传感器的行人定位
应用统计
2017-04-12 v1
摘要
足绑惯性定位（FMIP）和基于指纹的WiFi室内定位（FWIP）是两种有前景的室内定位解决方案。然而，FMIP长期存在累积定位误差，而FWIP涉及劳动密集型的离线训练阶段。本文提出一种结合两种解决方案的新方法，其能限制FMIP中的误差增长，且无需任何离线现场勘测阶段。该方法在粒子滤波器框架内实现，其中每个粒子表示用户的潜在轨迹，并根据其在信号强度空间中的一致性进行加权。与传统的基于高斯过程的方法相比，所提方法计算成本更低，且不受位置域中任何先验信息的影响，例如接入点位置、特定位置的接收信号强度等。开展了一项实验以展示所提方法相对于传统基于高斯过程方法的性能。
引用
@article{arxiv.1704.03346,
title = {Pedestrian Positioning Using WiFi Fingerprints and a Foot-mounted Inertial Sensor},
author = {Yang Gu and Caifa Zhou and Andreas Wieser and Zhimin Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.03346},
year = {2017}
}
备注
12 figures. Accepted by European Navigation Conference 2017, Lausanne