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    基于粒子濾波融合Wi-Fi和PDR的室內(nèi)定位研究

    2020-05-21 05:54:57汪振陸奎
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年9期
    關(guān)鍵詞:粒子濾波室內(nèi)定位卡爾曼濾波

    汪振 陸奎

    摘要:提出一種基于粒子濾波的Wi-Fi和PDR的室內(nèi)定位方法。首先對(duì)Wi-Fi指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波,改善權(quán)重KNN提升分類精度;然后通過行人航位推算(PDR)根據(jù)加速度傳感器數(shù)據(jù)和方向角數(shù)據(jù)計(jì)算出每步的步長(zhǎng)以及步速,從而推算出路徑;最后在改進(jìn)的Wi-Fi和PDR的定位基礎(chǔ)上,使用粒子濾波將兩者結(jié)果進(jìn)行融合。試驗(yàn)過程中,使用采集兩個(gè)教室的環(huán)境數(shù)據(jù),試驗(yàn)結(jié)果證明了該算法能提升定位精度。

    關(guān)鍵詞:室內(nèi)定位;Wi-Fi指紋;粒子濾波;卡爾曼濾波;行人航位推算(PDR)

    中圖分類號(hào):TP181文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2020)09-0039-01

    1 引言

    隨著時(shí)代的發(fā)展,使用智能手機(jī)的用戶逐漸變多,并且商場(chǎng)等大型的室內(nèi)環(huán)境中部署了大量Wi-Fi,這使得室內(nèi)環(huán)境下使用Wi-Fi進(jìn)行定位成為研究熱門。目前,Wi-Fi的定位主要分為兩類:基于位置指紋的方法和基于信號(hào)傳播模型的方法?;谖恢弥讣y的方法應(yīng)用最為廣泛[1],Wi-Fi位置指紋主要是在某個(gè)位置采集所有Wi-Fi接人點(diǎn)的接收信號(hào)強(qiáng)度CRSSI),每個(gè)接人點(diǎn)又具有唯一的介質(zhì)訪問控制(MAC)地址。但是室內(nèi)環(huán)境中存在大量的障礙物會(huì)引起信號(hào)多徑衰減問題,也會(huì)影響Wi-Fi信號(hào)的覆蓋范圍,從而導(dǎo)致接收信號(hào)強(qiáng)度(RSSI)會(huì)出現(xiàn)偏差。這些問題使得在室內(nèi)環(huán)境中基于RSSI的定位精度和穩(wěn)定性都比較差,無(wú)法滿足用戶在室內(nèi)的需求。

    通過智能設(shè)備中的多個(gè)傳感器采集數(shù)據(jù),使用行人航位推算( PDR)[2]方法可以實(shí)現(xiàn)連續(xù)無(wú)縫的定位。但是PDR也有明顯的缺點(diǎn),即存在誤差累積問題,無(wú)法長(zhǎng)時(shí)間的定位。綜上所述,本文提出一種基于粒子濾波[4][5]的Wi-Fi和PDR的室內(nèi)定位方法。

    2 本文算法

    本文算法首先是對(duì)原始的Wi-Fi數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波[3],設(shè)存放原始數(shù)據(jù)的元胞數(shù)組為rawdatacell,Q和R分別為過程噪聲協(xié)方差和觀測(cè)噪聲協(xié)方差,計(jì)算卡爾曼增益以及最優(yōu)估計(jì)的協(xié)方差,最后濾波后的數(shù)據(jù)。將經(jīng)過卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)輸入到改進(jìn)的權(quán)重KNN,計(jì)算出定位路徑Resultl。

    PDR部分算法,輸入原始的加速度數(shù)據(jù)(rawdata_accl)和原始的方向角( rawdata_attitude)去除重力加速度的影響,進(jìn)行峰值檢測(cè),計(jì)算峰值(pks),通過峰值計(jì)算出步數(shù)(stepnum),計(jì)算出每步邁出的時(shí)間( Time)和速度(velocity),計(jì)算出步長(zhǎng)(step-size)。因此PDR算法得到定位路徑Result2。

    該算法最重要的部分是將由改進(jìn)權(quán)重KNN得到的Resultl和PDR得到的結(jié)果Result2通過粒子濾波算法進(jìn)行融合,消除PDR部分的累積誤差,提高定位精度。本文提出的算法通過粒子濾波方法將Wi-Fi指紋定位和PDR結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)、更新權(quán)重、重采樣等改善粒子多樣性缺失問題,計(jì)算量少,可以使用在小型數(shù)據(jù)中,同時(shí)消除PDR的累積誤差,提升了Wi-Fi定位的連續(xù)性和穩(wěn)定性,提高融合定位的定位精度。

    3 實(shí)驗(yàn)與分析

    本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用:在浙江大學(xué)城市學(xué)院五樓534,532兩個(gè)教室采集的Wi-Fi數(shù)據(jù)以及加速度傳感器數(shù)據(jù)和方向角數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)規(guī)格:Wi-Fi原始數(shù)據(jù)2*8ceU,加速度數(shù)據(jù)和方向角數(shù)據(jù)2*388cell。本文中計(jì)算出步數(shù)為8步。本文采用的評(píng)估方式是融合濾波之后得到的路徑與真實(shí)路徑之間計(jì)算距離( Distance)。

    根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),最終單獨(dú)使用Wi-Fi數(shù)據(jù)的定位誤差為1.8米,而融合定位得到定位誤差為0.55米,定位精度有較大的提升,因此本文提出的方法是有效。下圖1為真實(shí)路徑、Wi-Fi指紋定位路徑以及本文提出的方法路徑之間進(jìn)行對(duì)比。

    由圖中看出,wifi指紋定位路徑以及PDR路徑進(jìn)行粒子濾波融合在室內(nèi)環(huán)境中定位有較大的提升,融合之后的路徑更接近真實(shí)路徑。因此,本文提出的方法能夠有效地降低定位誤差。

    4 總結(jié)

    在室內(nèi)環(huán)境中使用Wi-Fi數(shù)據(jù),本文提出一種基于粒子濾波融合Wi-Fi和PDR的定位算法,能有效提高定位精度。在未來工作中,打算使用文本的方式對(duì)Wi-Fi的信號(hào)強(qiáng)度RSSI特征進(jìn)行提取,進(jìn)而提高定位精度以及定位時(shí)間。

    參考文獻(xiàn):

    [1]吳澤泰,蔡仁欽,徐書燕,等.基于K近鄰法的WiFi定位研究與改進(jìn)[Jl.計(jì)算機(jī)工程,2017,43(3):289-293.

    [2]王旭鳳.基于慣性導(dǎo)航的室內(nèi)定位系統(tǒng)的研究[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2015.

    [3]李慶黨,張義龍.基于卡爾曼濾波和互補(bǔ)濾波的改進(jìn)型姿態(tài)解算方法[J].青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2019,40(6):85-89,98.

    [4]常坤.基于粒子濾波算法的地磁室內(nèi)定位實(shí)現(xiàn)[D].北京:北京建筑大學(xué),2016.

    [5]蘇君.基于融合粒子濾波的室內(nèi)定位方法設(shè)計(jì)[Dl.南京:東南大學(xué),2018.

    【通聯(lián)編輯:梁書】

    作者簡(jiǎn)介:汪振(1993-),男,安徽阜陽(yáng)人,碩士生,主要研究方向?yàn)槭覂?nèi)定位。

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