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摘要:针对采用卡尔曼滤波进行室内行人导航数据融合时精度较低的问题,在行人航位推算技术的基础上,提出了一种基于秩卡尔曼滤波(RKF)的行人航位推算导航(PDR)方法。RKF技术由于采用特殊的秩采样机理,可以很好地处理非高斯和非线性系统问题。通过将RKF技术和零速修正(ZUPT)技术相结合,对室内行人运动中测得的多传感器数据进行融合,实现更加精确的室内行人导航定位。首先,利用零速检测算法从MEMS传感器测量数据中分析得到零速信息;然后,利用得到的零速信息作为ZUPT和RKF算法的信息源参与融合解算得到最终的行人位置;最后实验结果表明,基于RKF的PDR算法相对于采用扩展卡尔曼的行人航位推算算法有一定的提高,使得室内行人导航定位误差减小了18.91%。
  • DOI:

    10.19650/j.cnki.cjsi.J2006179

  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源); 电子技术及信息科学

  • 专题:

    计算机软件及计算机应用; 自动化技术

  • 分类号:

    TP301.6;TP212

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