基于扩展卡尔曼滤波算法的室内定位跟踪系统
凌海波，周先存
【摘
要】
摘要：为了解决无线室内定位系统实时跟踪位置坐标误差较大问题，
提出一种基于扩展卡尔曼滤波
(EKF)
算法的室内定位方法。系统采用基于
WiFi
信号指纹定位，然后利用扩展卡尔曼滤波对估算的位置进行滤波，以改善
WiFi
指纹定位方法的精度，达到对目标实时跟踪。仿真和实验结果表明，该算法有
效地改善了系统定位精度，能较好地满足室内定位的需求。
【期刊名称】
河北工程大学学报(自然科学版)
【年
(
卷
),
期】
(033)002
【总页数】
5
【关键词】
无线局域网；室内定位；扩展卡尔曼滤波；实时跟踪
无线室内定位技术已经被用于很多基于位置的应用，随着智能手机的普及，其
应用越来越广泛。现有最新理论成果仍然面临很多挑战，
WiFi
信号会受到多径
效应和环境动态变化的影响，在无线局域网络中对目标进行监测并跟踪，由于
在室内复杂环境中，目标的状态会随着时间的变化而变化，并且传感器获取的
数据受到室内环境的影响，此时直接用定位算法计算的位置和实际的位置会有
很大的误差，从而影响了室内定位系统的精度
[1-3]
。跟踪定位系统应以最小的
计算复杂度获得较高的定位精度，文献
[4-6]
提出了利用卡尔曼滤波、扩展卡尔
曼滤波、粒子滤波等算法实现跟踪，其中扩展卡尔曼滤波算法收敛速度快，在
实时跟踪定位中有着很广泛的应用。本文采用扩展卡尔曼滤波算法随定位算法
估算的位置坐标进行滤波处理，进一步提高室内定位的精度。
1
基于
WiFi
信号指纹定位算法描述
