第１２期
陈国良,等:WiFiＧPDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法
１３１９
éWê０＝ê０．０２５００ùú
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测量方程噪声阵为ê
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定位结果对比图如图８所示０,每一步的误差如图００１ú
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０所示.
９所示,每一步的估计误差方差阵如图１图Fig．５ Schema５tic 聚类结果
diagramofclustering
图Fig．６ Schema６ti 单点定位时间图
cdiagramofpositioningt
ime图Fig．７ Schem７at 单点定位最大误差
icdiagramofpositioninge
rror图ig．８ Schema８tic 定位结果对比图
Fdiagramofpositioningr
esult图定位误差对比图
Fig．９ Schema９tic diagramofpositioninge
rror图Fig．１０ S１ch０e 估计误差方差阵变化图
maticdiag
ramofthecovariance在每一步的误差计算中,假设行走是绝对匀速且每一步步长不变,将行走总长度除以总步数求出每一步的长度然后根据角度计算走完每一步时的坐标,将该坐标值作为每一步的真值进行误
差对比分析.１D)由结果对比可知:
(RUK定位结果F算法可以很好地融合.由图９可知PDWRiF定位结果
i定位结
果和P１３２０
December２０１５Vol．４４No．１２AGCS
:htt∥xb．sinomas．compp
误差随着时间推移不断变化,最大误差达到７m左右,平均误差为４．５７m.WiFi定位结果误差很不稳定,最大达到２平均误差为７．０m,７６m.经１．２４m左右.由于UKF滤波启动值是由WiFi定位结果给出的,所以UKF定位误差开始时和但随着时间推移,滤波WiFi定位误差大小一致,计算次数增多,定位误差很快收敛到１．５m附近.()还和运２PDR累计误差不仅与时间相关,过UKF滤波后定位结果的平均误差下降到
态下定位结果的差异.利用UKF算法对WiFi
定位结果和P融合后的定DR定位结果进行融合,位结果优于WiFi和PDR单独定位的效果.此方法无须布设新的硬件设备,实现简单,可以在布设WiFi的室内环境下利用普通的智能手机快速实现简单的室内人员定位应用.
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动方向有关.图１２５步左右是随时９中间增P大D的R定位误差在开始到,
但增大的速率明显不同.而在这是由于１２５１２步处刚好处于图５步往后PDR定位误差不增反降,
[２]８拐角C处,从拐角C到终点D运动方向与从起点A到拐角B的运动方向相反,这样造成在纵轴方向上的累积误[３]差相互抵消.
(３)WiFi指纹定位在不同室内环境下定位效果相差很大.在[B４]处,处在一个０~相６对５步即图狭长封闭８中起点A到拐角的环境,此时定位误差稳定在,在８０~１１５步之间即图１０m以下大部分在[５]为玻璃的悬空过道,定位误差在８路段E此处两面墙体这说明１,５m左右.０~２０m之间.定,同样W,i在FiWi指纹定位结果无法满足一般定位要求Fi信号在墙体为玻璃的环境下很不稳.[６]２１０步之间即图１４０~１６８５步之间即图路段G体墙体一面为玻璃墙体的开放空间,这两处环境为８路段F,:和一面是实１９０~
差都在定位在有玻璃墙体的开放空间下定位误差非常大１０m以上.通过以上分析可知Wi,FWi定位误iFi指纹.()从起点A到拐角B以及从拐角C到终[７]点WiD４
这两段路程均为东西向的狭长过道,这造成Fi定位在Y轴误差小在X轴误差大,以定位结果作为系统的测量值就造成状态量在WiFXi轴方向的协方差大,在Y轴的协方差小,如图[８]所示,从拐角B到拐角C的路段情况刚好相反１.
０６ 结 论
[９]在室内环境中,通过采用泛在WiFi信号辅助手机惯导信息进行了一系列的定位试验.利用
kＧmeans聚类算法对[１０配算法的W计iF算i指纹库进行聚类处理,
降低指纹匹量,单点通过真实室内场１景％试,提验高,初了步系分统析的了定Wi位Fi定位耗时平均降幅为５实时性.指纹定位在不同的室内环境和定位人员的运动状
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收稿日期:修回日期:２０１５Ｇ０１Ｇ０第一作者简２０介１５:Ｇ０陈５Ｇ国１１１
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