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【24h】

Indoor Positioning Using WSN and INS Sensor Fusion

机译：使用WSN和INS传感器融合进行室内定位

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This paper proposes a new method for enhancing the accuracy and availability of positioning in indoor environment based on fusion of the positioning results obtained from two sensing technologies, Inertial Navigation System (INS) and Wireless Sensor Network (WSN) (in this case Bluetooth-based positioning system). The performance of each individual sensing technology has been optimised first using new positioning methods before performing the fusion of results. The fusion is achieved by the utilisation of two fusion filters, particle filter and Extended Kalman filter, and is thoroughly tested using a portable data acquisition unit which is specially designed for that purpose. Detailed analysis and comparison of the performance between particle filter and Extended Kalman filter has been performed. Results show that the proposed fusion method reduces the errors compared to single sensing technology and the mean distance error of the final fused system is maintained below 1 metre using either of the two filters.
机译：本文基于惯性导航系统（INS）和无线传感器网络（WSN）这两种传感技术（基于蓝牙）的定位结果的融合，提出了一种提高室内环境中定位精度和可用性的新方法。定位系统）。在执行结果融合之前，首先使用新的定位方法优化了每种传感技术的性能。融合是通过利用两个融合滤波器（粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器）实现的，并使用为此目的专门设计的便携式数据采集单元进行了全面测试。对粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器之间的性能进行了详细的分析和比较。结果表明，与单传感技术相比，所提出的融合方法减少了误差，并且使用两个滤波器之一将最终融合系统的平均距离误差保持在1米以下。

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