改进PDR与RSSI融合的室内定位方法

针对目前卫星导航信号无法满足室内高定位精度需求的问题,首次结合室内场景的建筑特点,实地勘测了数据集,提出了一种改进行人航位推算(PDR)与接收信号强度指示(RSSI)融合的室内定位方法。针对RSSI易受环境干扰问题,通过采集蓝牙5.1信标数据,提出了一种基于RSSI的蓝牙定位卷积神经网络(CNN)方法,有效提高了定位精度;为解决PDR方法存在的定位误差累积问题,首次根据不同位置停留时间长短不同的特点,提出了一种基于停留时长的修正PDR(LOS-MPDR)算法;在MPDR定位和基于RSSI定位分析的基础上,使用扩展卡尔曼滤波(EKF)将2种方法融合,进一步提高定位精度。实验结果表明:本文方法的定位误差为0.28 m,满足应用场景需求。