【摘 要】
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对当前室内行人定位算法进行了研究。针对WiFi定位稳定性差的问题,提出了一种改进的K最近邻（Improved K-Nearest Neighbor,IKNN）算法。针对行人航位推算（Pedestrian Dead Reckon
【机 构】
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北京理工大学自动化学院,北京理工大学计算机学院
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对当前室内行人定位算法进行了研究。针对WiFi定位稳定性差的问题,提出了一种改进的K最近邻（Improved K-Nearest Neighbor,IKNN）算法。针对行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）算法中步长模型及航向估计不准确的问题,提出了一种实时更新的步长模型及基于室内环境特征的航向估计算法。在改进的WiFi定位算法与PDR算法的基础上,提出了一种基于自适应粒子滤波的室内行人WiFi与PDR组合定位算法,通过自适应因子自动调节观测量对粒子分布的影响。通过智能
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