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室内BLE/MEMS跨楼层融合定位算法
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:《通信学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室,重庆400065, [2]天津师范大学天津市无线移动通信与无线电能传输重点实验室,天津300387
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.61301126,No.61471077); 长江学者和创新团队发展计划基金资助项目(No.IRT1299); 重庆市科委重点实验室专项经费基金资助项目; 重庆市基础与前沿研究计划基金资助项目(重点)(No.cstc2015jcyj BX0065); 重庆市高校优秀成果转化基金资助项目(No.KJZH17117)
中文摘要:

提出一种基于微机电系统(MEMS,micro electro mechanical system)传感器与低功耗蓝牙(BLE,bluetooth low energy)数据融合的室内BLE/MEMS跨楼层定位算法。首先利用仿射传播聚类、离群点检测和接收信号强度(RSSI,received signal strength indicator)滤波算法对指纹库进行去噪,然后采用扩展卡尔曼滤波器,并根据抗差M估计方法对二维目标位置进行最优估计,最后基于气压计输出和地理位置信息实现对目标的高度估计。实验结果表明,该系统在室内环境下能够达到水平和垂直定位均方根误差小于0.7 m和0.35 m的跨楼层融合定位。

英文摘要:

Based on the data fusion from micro electro mechanical system (MEMS) sensors and low-power bluetooth (BLE), an indoor BLE and MEMS based multi-floor positioning algorithm was proposed. First of all, the affinity propa- gation clustering, outlier detection and received signal strength indicator (RSSI) filtering algorithms were applied to de- noise the fingerprint database. Second, by using the extended Kalman filter, the robust M estimation algorithm was used to perform the optimal estimation of the two-dimensional target position. Finally, the barometer output and geographical position information was considered to realize the height estimation of the target. The experimental results show that the proposed system is able to achieve the horizontal and vertical positioning errors lower than 0.7 m and 0.35 m respectively in multi-floor fusion positioning.

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期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
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  • 邮编:100078
  • 邮箱:
  • 电话:010-81055478 81055481
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25019