基于低成本INS/RFID的室内定位技术
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作者:
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(中南大学 航空航天学院,长沙 410083)

作者简介:

艾明曦(1991),女,江西吉安人,硕士研究生,主要从事飞行器设计方向的研究。 时 伟(1975-),男,安徽人,副教授,博士,室内导航与定位、飞行器导航与控制技术方向的研究。

通讯作者:

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Indoor Positioning Technology Based on Low-cost INS/RFID
Author:
Affiliation:

(School of Aeronautics and Astronautics,Central South University,Changsha 410083,China)

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    摘要:

    在个人导航和基于位置服务(LBS)领域,如何实现低成本、高可靠性、高精度、连续的室内定位仍是研究的热点;然而依靠单一技术的室内定位结果很难满足上述定位要求;文章用粒子滤波(PF)对INS和RFID技术进行融合;对低精度INS使用行人航迹推算算法(PDR),其中步数和步长由峰值检测和Weinberg算法分别测算;根据位置信息对RFID使用加权KNN算法;仿真结果表明:组合定位纠正了INS的累计误差和漂移,实现了自主可靠的连续定位,提高了定位精度,极大程度上优化了系统性能。

    Abstract:

    In the field of personal navigation and location-based services (LBS),how to achieve low-cost,high reliability,high accuracy,continuous indoor positioning is still a hot topic. However,relying on a single technology,indoor positioning results are difficult to meet the positioning requirements. This paper fuses INS and RFID through PF. PDR algorithm is used in low-precision INS in which the number of steps and the size of steps can be estimated by Peak detection and Weinberg algorithm. Weighted KNN algorithm is used in RFID according to position information. Simulation results show that integrated position mode not only corrects the accumulated error and drift of INS,but also achieves independent,reliable and continuous position information. Positioning accuracy is better than single model and the system performance optimizes greatly.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

艾明曦,时伟.基于低成本INS/RFID的室内定位技术计算机测量与控制[J].,2016,24(4):122-125.

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  • 收稿日期:2015-09-24
  • 最后修改日期:2015-10-27
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  • 在线发布日期: 2016-07-27
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