摘要: 互联网的发展和室外GPS定位技术的应用，促进了位置服务的蓬勃发展，展现出广阔的市场前景。但GPS技术无法应用于室内环境，因此研究精度高且适用范围广的室内定位技术变得日益紧迫。智能手机、平板电脑等便携智能设备的普及和WiFi网络的广泛部署给室... 展开 互联网的发展和室外GPS定位技术的应用，促进了位置服务的蓬勃发展，展现出广阔的市场前景。但GPS技术无法应用于室内环境，因此研究精度高且适用范围广的室内定位技术变得日益紧迫。智能手机、平板电脑等便携智能设备的普及和WiFi网络的广泛部署给室内定位技术带来新的发展契机。近年来基于WiFi信号的室内定位技术发展迅速，其中信号指纹定位技术最具发展前景。 信号指纹定位技术是基于经验的定位方法，包含离线采样和在线定位两个阶段。离线阶段对各参考点进行勘测采样，建立参考点的位置-指纹数据库；在线定位阶段采集各WiFi接入点信号强度作为测量点的信号指纹，与数据库中各参考点指纹信息进行匹配确定目标位置。 为进一步提高信号指纹定位方法的精度，多传感器辅助的信号指纹定位技术利用智能设备上已普遍配备的加速计、陀螺仪等传感器采集的信息，通过计算得到用户位移信息，并提出位移可信度的概念来评估位移信息的精确程度。该方法采用综合概率模型，将位移信息与信号指纹信息结合起进行位置匹配，确定最近参考点，从而提高定位精度。考虑到室内环境无线传播特征，指纹数据库的建立基于多状态信号源的概念，将信号强度描述为多状态高斯分布模型。为减小在线定位阶段环境因素引起的定位误差，对经典的指纹匹配概率模型进行修正，减小指纹数据中异常分量对匹配概率计算的影响，提高定位精度。 与经典的指纹定位方法相比，引入基于多传感器信息推导的位移将平均定位误差由1.18米降低至0.97米，精度提高了18%。环境变化较大时，修正后的概率模型平均定位误差只增加了0.17米，而经典的定位方法Horus和RADAR未进行修正，其误差分别增加了0.27米和0.31米。实验结果证明了多传感器辅助的指纹定位方法在提高定位精度的同时能有效地减小环境因素带来的不利影响。 收起