张 海， 樊启高， 庄祥鹏， 贾 捷， 张鹏松

(江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122)

0 引 言

室内定位是指在室内环境中实现位置定位，在应急救援、物流和综合性医院等行业均展现出巨大的前景[1～4]。由于室内定位的方法容易受到外部环境干扰。微机电惯性测量单元(MEMS-IMU)具有结构简单、体积小点，同时惯性测量完全自主，全天候，不受外界环境干扰，无信号丢失，适合于室内定位。

惯性导航定位技术以牛顿力学为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，对时间进行积分，长时间定位会存在累积误差。文献[5]利用Bagging模型深度学习惯导误差之间的内在关系，对惯性导航的误差进行抑制。文献[6]提出惯性导航系统/超短基线/多普勒计程仪(INS/USBL/DVL)组合导航联邦滤波方法，有效抑制惯导的累积误差。针对特定的行人室内定位，步态检测模式被提出[7]。

在滤波算法方面，由于不能准确估计系统噪声和量测噪声的统计特性，传统卡尔曼(Kalman)滤波效果不佳[8]。文献[9]引入模糊自适应的卡尔曼滤波,可以在线自适应调整量测噪声方阵，提高了定位精度，但动态变差；文献[10]根据极大似然准则构造系统噪声的估计模型,引入滚动时域策略对模型进行优化,利用二次规划方法求取噪声统计的估计值,但计算量偏大。此外，Sage-Husa自适应滤波也适用于定位系统，通过噪声估计器实时估计和修正噪声的统计特性，从而降低误差[11～13]。Sage-Husa算法难以同时精确给出系统噪声和量测噪声的统计特性。

简化Sage-Husa自适应算法是在某一噪声变化不大情况下，在线估计和修正另一噪声的统计统计特性，实用性较高[18]。……