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【24h】

Bayesian Filtering Based WiFi/INS Integrated Navigation Solution for GPS-Denied Environments

机译：GPS拒绝环境下基于贝叶斯滤波的WiFi / INS集成导航解决方案

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摘要

GPS does not provide reliable accuracy in indoor and dense urban environments due to weak or blocked signals and multipath. In this research, an alternative indoor navigation solution using IEEE 802.11 WLAN (WiFi) and Low Cost MEMS-based inertial sensors based on an optimized adaptive version of the mixture Particle Filter (PF) is proposed. WiFi fingerprint positioning was used to provide wide indoor coverage. Reliable short-term accuracy of an Inertial Navigation System (INS) was used as a fine-tuner under general guidance of the WiFi solution. In addition, a multi-direction back-tracking zero velocity update algorithm that significantly reduces INS errors is proposed. Moreover, an adaptive weighting approach was developed to adjust the confidence in either INS or WiFi according to motion conditions. Physical experiments were performed using one MEMS-based gyroscope and two accelerometers integrated with a WiFi network in an indoor environment. Results showed significant improvement in overall navigation accuracy outperforming many state-of-the-art WiFi indoor navigation techniques.
机译：由于信号微弱或受阻以及多径，GPS在室内和稠密的城市环境中无法提供可靠的精度。在这项研究中，基于混合粒子滤波器（PF）的最佳自适应版本，提出了一种使用IEEE 802.11 WLAN（WiFi）和基于低成本MEMS的惯性传感器的替代室内导航解决方案。 WiFi指纹定位用于提供广泛的室内覆盖范围。在WiFi解决方案的一般指导下，惯性导航系统（INS）的可靠短期精度被用作微调器。此外，提出了一种多方向回溯零速度更新算法，该算法可显着减少INS误差。此外，还开发了一种自适应加权方法来根据运动条件调整INS或WiFi中的置信度。在室内环境中，使用一个基于MEMS的陀螺仪和两个与WiFi网络集成的加速度计进行了物理实验。结果表明，总体导航精度有了明显提高，胜过许多最新的WiFi室内导航技术。

著录项

  • 来源
    《Navigation》 |2011年第2期|p.111-125|共15页
  • 作者

    M.M. ATIA; A. NOURELDIN; J. GEORGY; M. KORENBERG;

  • 作者单位

    Queens University, Kingston, Ontario K7L 3N6;

    Queens University, Kingston, Ontario K7L 3N6;

    Trusted Positioning Inc., Calgary, Alberta, T2L 2K7;

    Queens University, Kingston, Ontario K7L 3N6;

  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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