公开(公告)号：CN112881979A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110069453.X

申请日：2021-01-19

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 胡文强 ,  胡建鹏 ,  吴飞 ,  陆雯霞

IPC: G01S5/02 ,  H04W4/02

Abstract: 本发明涉及定点跟踪的技术领域，公开了一种基于EKF滤波的初始状态自适应融合定位方法，将待测区域进行网格化处理，建立离线状态下的Wi‑Fi位置指纹数据库，再利用扩展卡尔曼滤波方法EKF将Wi‑Fi位置指纹定位方法和行人航位推算方法PDR进行融合，其用户运动时的初始状态是在Wi‑Fi位置指纹定位方法的基础上，结合多点卡尔曼滤波方法获得，同时，在扩展卡尔曼滤波方法EKF的迭代过程中，则以用户运动过程中相邻两个状态的信号强度数据RSSI的欧氏距离来构成动态的观测噪声协方差矩阵，以完成对用户运动时下一个状态的位置预测。本发明的方法简单可靠，操作方便，易于实现，便于推广应用。

公开(公告)号：CN112881979B

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202110069453.X

申请日：2021-01-19

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 胡文强 ,  胡建鹏 ,  吴飞 ,  陆雯霞

IPC: G01S5/02 ,  H04W4/02

Abstract: 本发明涉及定点跟踪的技术领域，公开了一种基于EKF滤波的初始状态自适应融合定位方法，将待测区域进行网格化处理，建立离线状态下的Wi‑Fi位置指纹数据库，再利用扩展卡尔曼滤波方法EKF将Wi‑Fi位置指纹定位方法和行人航位推算方法PDR进行融合，其用户运动时的初始状态是在Wi‑Fi位置指纹定位方法的基础上，结合多点卡尔曼滤波方法获得，同时，在扩展卡尔曼滤波方法EKF的迭代过程中，则以用户运动过程中相邻两个状态的信号强度数据RSSI的欧氏距离来构成动态的观测噪声协方差矩阵，以完成对用户运动时下一个状态的位置预测。本发明的方法简单可靠，操作方便，易于实现，便于推广应用。