对室内的行人定位跟踪算法进行研究

资 源 简 介

对室内的行人定位跟踪算法进行研究

详 情 说 明

室内行人定位跟踪算法研究

室内定位技术由于GPS信号在室内环境中衰减严重，近年来成为研究热点。针对行人定位跟踪场景，常见的解决方案主要基于接收信号强度（RSS）、惯性测量单元（DR）等传感器数据。本文将概述几种典型的算法思路。

基于RSS的KNN定位算法 该算法通过预先采集室内各位置的WiFi/蓝牙信标RSS值建立指纹数据库。实时定位时，系统将当前RSS向量与数据库对比，选取信号特征最接近的K个参考点（K-Nearest Neighbors），通过加权平均这些参考点的坐标得到目标位置。其优势在于实现简单，但对环境变化敏感，需定期更新指纹库。

基于RSS的卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波通过建立状态方程和观测方程，将RSS测量值作为观测输入，对目标位置进行最优估计。该算法能有效抑制RSS信号的随机波动噪声，通过预测-更新迭代过程逐步修正定位结果，特别适合处理存在测量噪声的连续跟踪场景。

融合RSS与DR的粒子滤波算法 粒子滤波采用蒙特卡罗方法，用一组随机粒子表示目标可能的状态分布。该算法通过融合RSS定位结果和行人航迹推算（DR）数据：RSS提供绝对位置参考，DR通过加速度计/陀螺仪数据计算相对位移。粒子根据观测概率动态调整权重，最终加权输出最优位置，在复杂多径环境中表现出较强鲁棒性。

技术挑战与发展方向 多源异构数据融合、动态环境适应性、能耗优化是当前主要挑战。未来趋势可能涉及深度学习与传统滤波算法的结合，以及超宽带（UWB）、视觉辅助等新型传感技术的引入。