唐 娴

(商丘学院计算机工程学院 河南 商丘 476000)

0 引 言

随着人们对位置服务需求越来越大，无论基于GPS还是基于北斗的室外定位服务均已在现实生活中被广泛应用。然而，每当人们进入到室内后就会发现定位精度逐渐降低，这是因为基于GPS或北斗的定位服务在室内受非视距和多径效应影响导致卫星信号衰减较大。因此，室内定位服务质量问题已成为新一轮研究趋势。移动手机是现代社会发展最快的产业，其感知前端具有多传感器融合、多媒体信息传输和存储等优点，可以直接利用移动手机中内置的惯性传感器[1]进行行人航位推算(Pedestrian dead reckoning,PDR)[2]，以此来实现较为精准的室内定位服务。

如果仅利用手机内置惯性传感器(主要包括加速度传感器、陀螺仪、方向传感器、磁力计等)进行定位推算，将易造成累积误差，会导致定位结果精度和可靠性偏低，所以需要将不同的定位技术进行融合来得到更高的定位精度。Li等[3]提出了将惯性传感器、Wi-Fi和地磁定位技术进行融合，除了需要在行人航位推算中消除累积误差，还需要考虑实际应用中室内人员的非步态干扰和手机设备的抖动等，使得采集的多种传感器信号易产生漂移和失真，即使PDR算法精度很高，也无法消除信号强度失真造成的定位误差，所以必须对采集到的信号进行滤波去噪处理。唐士凯等[4]利用单一的Kalman滤波对信号进行处理，然而这种滤波方法对信号波动明显的采样点效果不明显，也会制约Kalman滤波的收敛速度。……