基于自适应粒子滤波的WiFi与PDR融合定位算法

针对室内复杂环境下单一定位算法精度低的问题,提出基于自适应粒子滤波的WiFi与行人航位推算(PDR)融合定位算法.针对WiFi定位固定K最近邻(KNN)导致精度变差的问题,采用优选动态KNN进行加权KNN(WKNN)算法定位估计;对于PDR定位累积误差的问题,通过动态阈值的波峰波谷步频检测、最小二乘法拟合修正非线性步长模型进行改善;在此基础上,采用自适应粒子滤波进行WiFi与PDR融合定位.实验结果表明:所提算法在3 dBm噪声标准差条件下,均方根误差(RMSE)为0.95 m,精度达到0.89 m,可有效改善在室内环境下定位系统的定位精度和鲁棒性.