一种Wi-Fi RTT/数据驱动惯性导航行人室内定位方法

作     者：周宝定 胡超 孙超 刘旭 吴鹏 杨钧富 ZHOU Baoding;HU Chao;SUN Chao;LIU Xu;WU Peng;YANG Junfu

作者机构：深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060 深圳大学建筑与城市规划学院广东深圳518060 中石化石油工程地球物理有限公司北斗运营服务中心江苏南京210000 

出 版 物：《测绘通报》 (Bulletin of Surveying and Mapping)

年 卷 期：2024年第4期

页      面：76-82页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 

主　　题：智能手机 数据驱动惯性导航 Wi-Fi RTT 行人航迹推算 融合定位 

摘      要：为了研究基于智能手机的行人室内定位方法,并提高其精度,本文提出了一种基于Wi-Fi往返时间(RTT)、惯性测量单元(IMU)的定位系统。该方法主要包括3部分:(1)使用扩展卡尔曼滤波融合测距信息的Wi-Fi RTT室内定位方法;(2)适用于多手机使用模式的航位推算方法,该方法基于长短时记忆模型(LSTM)建立神经网络模型,预测行人运动速度及航向;(3)基于误差状态卡尔曼滤波的Wi-Fi RTT/数据驱动惯性导航融合定位方法,进一步提高定位精度。试验结果表明,与单一的基于Wi-Fi RTT方法和数据驱动惯性导航方法相比,本文方法的平均定位精度提升了10%~20%。