改进卡尔曼滤波在多传感器室内定位中的应用

利用手机内置加速度传感器、陀螺仪等多传感器融合进行行人航位推算,以实现室内定位,具有成本低、灵敏度高、定位方法简便等优点,但在人员非步态扰动以及传感器自身测量误差产生漂移的情况下,传感器信号采集的波动干扰大,导致室内定位精度较低。针对此问题,提出一种改进的卡尔曼滤波,即以均值滤波对采样信号作一次处理,降低波动明显的采样数据干扰和系统响应时间,再将处理后的采样数据作为一次测量值利用卡尔曼滤波进行递归运算,提高了系统定位精度。实验结果表明:所提算法在2 m内的定位精度提高了57.3%,在1 m内定位精度达到68.2%,同时运行稳定性有所增强。