"基于粒子滤波的多信息融合室内定位方法设计详解"
本文提出了一种基于粒子滤波的多信息融合室内定位方法，旨在实现高精度、低成本、低复杂度的室内定位。该方法通过融合 Pedestrian Dead Reckoning（PDR）算法和地磁信息，实时动态补偿 PDR 的定位误差，达到 1～2m 的定位精度。
1. 融合定位算法
PDR 算法利用加速度计、陀螺仪和磁力计等惯性器件得到行人行走时的原始数据，原始数据经扩展卡尔曼滤波融合得到行人的步频、步长以及方向信息。地磁定位包含三方面：导航区域地磁数据库的建立、载体上磁力计的实时测量、地磁匹配。
2. PDR 定位原理
PDR 技术基本思想是通过载体携带的加速度传感器及方向传感器获得单位时间内载体的位移及方向，从而可以根据上一时刻载体的位置和方向推算出载体在当前时刻的位置和方向。步态检测采用基于加速度信号的滑动窗口+峰值探测的步频探测算法，步长估计方法主要有两种：基于惯性导航原理对加速度二次积分和利用人员行进特性对其特定动作下的行进距离进行建模。方向估计采用扩展卡尔曼滤波器实现融合算法。
3. 地磁定位
地磁定位的关键是地磁匹配算法，地磁匹配是指利用地磁图进行导航定位的过程。地磁基准数据库的建立采用克里金插值法，地磁匹配算法采用粒子滤波算法。粒子滤波是一种使用有限数量粒子来表示状态的后验分布的非参数化滤波算法。
4. 粒子滤波
粒子滤波算法在粒子滤波算法中，状态的后验分布采样点被称为粒子，每个粒子都表示对当前状态的假设，通过粒子的权重来衡量该粒子所表示状态的可能性大小。如果一个区域内的粒子非常密集，表示实际状态在该区域的概率非常高。
本文提出了一种基于粒子滤波的多信息融合室内定位方法，旨在实现高精度、低成本、低复杂度的室内定位。该方法通过融合 PDR 算法和地磁信息，实时动态补偿 PDR 的定位误差，达到 1～2m 的定位精度。
