计算机研究与发展

作者：罗娟,章翠君,王纯,

关键词：众包, 隐马尔可夫模型, WiFi指纹定位, 维特比算法, 地图匹配,

无线基础设施的广泛部署使得基于WiFi的指纹定位方法成为了最具普适性的定位方法之一.然而，指纹库构建过程的耗时费力阻碍了基于接收信号强度(receivedsignalstrengthindication,RSSI)指纹定位的发展.针对指纹库构建难问题，提出了一种基于众包的低成本、高效率的多楼层指纹库构建方法-MCSLoc.首先将室内平面地图转换为室内语义地图；然后采集众包用户智能手机内置惯性传感单元(inertialmeasurementunit,IMU)数据，采用卡尔曼滤波(Kalmanfilter,KF)融合算法划分传感数据到所属楼层.提出分段式轨迹获取方法，根据传感数据获取用户相对轨迹和RSSI值序列；最后利用隐马尔可夫模型(hiddenMarkovmodel,HMM)和轨迹匹配维特比(trackmatchingViterbi,TM-Viterbi)算法将相对轨迹与室内语义地图主路径相匹配，为RSSI值序列标注楼层标签和物理位置标签.MCSLoc方法的HMM地图匹配算法无需用户初始位置，实现众包用户弱意识参与.实验结果表明MCSLoc可以快速获取轨迹绝对初始位置，有效构建多楼层指纹库，提高多楼层定位效率.

来源：2022年第2期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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