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信号强度与运动传感器融合的智能手机室内定位算法
引用本文:景首才,恵飞,马旭攀,郭毅涛,赵祥模. 信号强度与运动传感器融合的智能手机室内定位算法[J]. 计算机应用研究, 2016, 33(6)
作者姓名:景首才  恵飞  马旭攀  郭毅涛  赵祥模
作者单位:长安大学 信息工程学院,长安大学 信息工程学院,长安大学 信息工程学院,长安大学 信息工程学院,长安大学 信息工程学院
基金项目:国家自然科学(51278058),交通部信息化技术专项(2012364812105),西安市科技计划项目(CXY1440 (9))。
摘    要:利用智能手机传感器实现高精度跟踪定位已经成为一个研究热点,本文针对室内定位中由于手机的运动引起采集信号强度不稳定造成的定位误差大的问题,提出了基于信号强度与加速度梯度融合综合的新的测距算法,结合手机方向信息、地图信息、信号强度的分布信息,利用测距信息与地图匹配算法,实现对智能手机的精确定位。在实验测试中,该算法平均定位精度为1.2m, 3.5m以下定位精度达95%。本算法有效的提高了智能手机的室内定位精度,并且相比指纹库定位算法减少了搜索次数,提高了定位速度。

关 键 词:智能手机  室内定位  信号强度  加速度  融合测距  地图匹配
收稿时间:2015-02-08
修稿时间:2016-04-28

A Smartphone indoor location algorithm based on RSSI and motion sensor fusion
JING Shoucai,HUI Fei,MA Xupan,GUO Yitao and ZHAO Xiangmo. A Smartphone indoor location algorithm based on RSSI and motion sensor fusion[J]. Application Research of Computers, 2016, 33(6)
Authors:JING Shoucai  HUI Fei  MA Xupan  GUO Yitao  ZHAO Xiangmo
Abstract:Realization of high precision tracking and positioning by using smartphone sensor has become a hot topic , aiming at the problem of phone movement in indoor localization brings the great error caused by acquisition unstable signal strength, in this paper, a comprehensive and new measuring distance algorithm which fuses signal strength and acceleration was proposed, combining with the phone direction information, map information, distribution information of signal strength, and distance information, using the ranging information and map matching algorithm, to achieve precise positioning of the smartphone. In the experimental test, the algorithm average positioning accuracy is 1.2m, and 3.5m below the positioning accuracy is 95%. The algorithm can effectively improve the smartphone indoor positioning accuracy, meanwhile it reduces the number of searches and improves the positioning speed compared to the fingerprint database location algorithm.
Keywords:smartphone   indoor position   receivedSsignalSstrength (RSS)   acceleration   fusion measuring distance   map matching
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