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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：本发明涉及室内定位技术领域，提供一种基于多源信息融合的室内定位方法，包括：步骤100，建立Wi‑Fi指纹数据库，所述Wi‑Fi指纹是Wi‑Fi的一组信号强度；步骤200，实时采集用户的Wi‑Fi信号强度数据和行人运动数据；步骤300，利用用户的Wi‑Fi信号强度数据，确定行人的初始位置并实时提供定位结果；步骤400，利用用户的行人运动数据，进行行人航位推算定位；步骤500，利用粒子滤波的方法，对步骤300所得的Wi‑Fi定位结果、步骤400所得的行人航位推算定位结果以及室内地图信息进行融合，得到最优的室内定位结果。本发明能够使得最终定位结果更加符合实际，提高定位结果的准确性。

主权项：1.一种基于多源信息融合的室内定位方法，其特征在于，包括以下过程：步骤100，建立Wi-Fi指纹数据库，所述Wi-Fi指纹是Wi-Fi的一组信号强度；步骤200，实时采集用户的Wi-Fi信号强度数据和行人运动数据；步骤300，利用用户的Wi-Fi信号强度数据，确定行人的初始位置并实时提供定位结果；步骤301，将用户的Wi-Fi信号强度数据与Wi-Fi指纹数据库进行在线位置匹配，先进行位置粗查询，确定行人所在区域，得到该区域下采集的Wi-Fi指纹数据；步骤302，基于加权欧氏距离的WKNN算法进行Wi-Fi指纹位置精确匹配，进而确定行人的初始位置；步骤400，利用用户的行人运动数据，进行行人航位推算定位；步骤401，根据用户的行人运动数据，并将步骤300确定的行人的初始位置作为行人行位推算的初始位置，通过MadgwickAHRS算法将加速度计与磁力计融合进行姿态解算，从而得到手机的俯仰角、横滚角、航向角，进而确定行人航向角；步骤402，通过解算出的手机姿态的俯仰角与横滚角，进行手机与行人之间的坐标系转换，通过得到的行人的三轴加速度进行行人步态分析，并在Z轴加速度峰值检测的基础上利用动态时间规整算法进行跨步检测，将有效地过滤非正常跨步动作，而得到行人跨步；步骤403，最后以Z轴数据为基础，选用非线性步长模型，解算行人跨步步长，实现行人航位定位推算；步骤500，利用粒子滤波的方法，对步骤300所得的Wi-Fi定位结果、步骤400所得的行人航位推算定位结果以及室内地图信息进行融合，得到最优的室内定位结果；步骤501，获取已知的室内地图信息，将室内地图信息中的门和墙抽象为具体的点和线，得到室内地图抽象结果；步骤502，采用粒子滤波方法，将步骤300中确定的行人的初始位置、步骤400中得到的行人航位推算定位结果和室内地图信息融合在一起，从而得到最优的室内定位结果。

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权利要求：

百度查询： 大连理工大学 基于多源信息融合的室内定位方法