基于MATLAB的多传感器融合室内定位系统实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套多传感器数据融合的室内定位系统。系统整合WiFi、蓝牙和惯性测量数据，通过卡尔曼滤波算法实现精确位置估算，适用于复杂室内环境的定位需求。

详 情 说 明

基于MATLAB的多传感器融合室内定位系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一个完整的室内定位算法系统。系统核心在于融合多种传感器数据（如WiFi信号强度、蓝牙Beacon、惯性测量单元等），通过扩展卡尔曼滤波（EKF）等先进数据融合算法，实现对移动目标的高精度、实时二维/三维定位。该系统不仅能够处理多源异构传感器数据，还提供了直观的数据可视化与误差分析功能，适用于室内导航、人员跟踪、机器人定位等多种场景。

功能特性

• 多源数据融合：支持WiFi RSSI、蓝牙以及IMU（加速度计、陀螺仪）等多种传感器数据的同步输入与处理。
• 高精度定位算法：采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，有效融合不同传感器信息，抑制单一传感器的误差，提升定位精度和鲁棒性。
• 自适应信号模型：集成信号强度与距离转换模型，可根据环境参数进行校准，提高距离估计的准确性。
• 实时轨迹可视化：提供动态的可视化界面，实时绘制用户的位置坐标和运动轨迹，并支持以热力图形式显示路径密度。
• 全面性能评估：系统自动计算定位结果的均方根误差（RMSE）等关键性能指标，生成详细的误差分析报告和置信区间估计。

使用方法

1. 数据准备：按照指定格式准备输入数据。

* WiFi数据 (wifi_data.csv)：文本格式，包含时间戳、AP编号和RSSI值，每行一条记录。 * IMU数据 (imu_data.csv)：文本格式，包含时间戳、三轴加速度（ax, ay, az）和三轴角速度（gx, gy, gz），每行一条记录。 * 环境参数 (config_params.m)：MATLAB脚本文件，用于定义室内地图范围、接入点位置坐标、信号传播模型参数（如路径损耗因子）以及初始位置估计。

1. 运行系统：在MATLAB命令窗口中，导航至项目根目录，直接运行 main 命令即可启动整个定位流程。

1. 结果查看：系统运行结束后，将在命令行输出最终位置坐标序列和精度评估指标。同时，会自动生成图形窗口，显示运动轨迹和误差分析图表。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018b 或更高版本。
• 必要工具包：需要安装 MATLAB 的信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）和统计学与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）。

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度中枢和入口点，其核心功能包括：初始化系统参数与卡尔曼滤波器状态，按时间顺序读取并解析多源传感器数据流，执行扩展卡尔曼滤波预测与更新步骤以完成数据融合与状态估计，实时计算当前位置坐标及对应的误差协方差，最后驱动可视化模块对定位轨迹和性能分析结果进行图形化展示。