基于改进PDR与RSSI融合的定位算法

在室内定位系统中，基于接收信号强度指示(RSSI)测距定位系统接收到的信号会因环境的不确定性出现不可预测的随机变化，行人航位推算(PDR)定位系统存在错误地估计传感器的参数及左右脚运动不一致等产生累积误差的问题。针对上述问题，提出一种基于改进PDR与RDDI融合的定位算法，根据PDR定位的递归特性校正估计传感器的参数，同时进行左右脚坐标数据融合。在此基础上将扩展卡尔曼滤波器(EKF)作为RDDI和PDR定位的融合滤波器，以降低PDR累计误差，从而提高定位精度，获得系统的最优定位结果。实验结果表明，该融合定位算法有效地提高了定位精度。