一种新型的INS与UWB融合的室内行人跟踪方法*

吴翠先,周文敏,刘期烈,万志鹏

(1.重庆邮电大学 a.通信与信息工程学院;b.通信新技术应用研究中心，重庆 400065;2.重庆信科设计有限公司，重庆 401121)

0 引 言

近年来，随着无线技术的快速发展，基于室内场景的定位服务(如超市购物导航、火灾紧急定位、住院病人位置追踪等)已成为众多物联网应用的基本需求。为了解决室内定位问题，催生了如无线上网(WiFi)、惯性导航(Inertial Navigation System,INS)、射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)、蓝牙、超宽带(Ultra-wide Band，UWB)等一系列针对室内场景的定位技术[1-2]。

为了进一步提高室内定位系统(Indoor Position System,IPS)的鲁棒性和定位精度，基于多源数据融合的组合定位系统成为研究的热点[3]。文献[4-5]研究了不同组合定位系统中的各种定位性能和可用性，具有优势互补特性和高精度的INS与UWB组合定位成为组合导航的最佳选择。

为了实现多种定位系统的融合，就必须考虑一种或多种滤波算法对多源数据融合。目前对滤波算法的研究已经取得了很多有价值的研究成果[6-14]。但这些研究中，一方面主要利用传统的贝叶斯滤波算法来减轻外界噪声，然而最接近贝叶斯估计的容积卡尔曼滤波算法很少应用于室内组合定位中；另一方面在实际复杂的定位环境中，外界噪声的不确定性会造成定位系统的测量值异常，而且实际物体的无规律运动或状态突变也会给定位系统的建模造成很大的影响。所以一种既能够滤除测量噪声又能适应无规律运动而造成的模型误差的滤波算法，成为精确定位的关键。

本文提出了一种针对室内行人定位的有效的易于实现的UWB-INS组合定位框架和一种新的改进容积卡尔曼滤波算法。……