智能手机多源传感器融合的室内定位方法综述

翻译一篇文献,寻找灵感

刘建华 [1,*], 杨志杰 [1], Sisi Zlatanova [2], 李松年 [3], 于冰 [1]

1 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京 102616,中国
2 新南威尔士大学建筑环境学院,悉尼,新南威尔士州 2052,澳大利亚
3 多伦多大都会大学土木工程系,维多利亚街 350 号,多伦多,M5B 2K3,加拿大

  • 通讯作者:liujianhua@bucea.edu.cn

摘要: 智能手机室内定位与导航是实现室内定位服务的关键技术。在复杂的室内场景中,多源传感器的融合得益于各种传感器的互补优势,已成为智能手机普及室内定位应用领域的研究热点。本文广泛回顾了当前主流的传感器和智能手机多源传感器融合的室内定位方法。我们总结了该领域的最新研究进展以及相关技术的特点和适用场景。最后,我们整理并归纳了该领域的关键问题和未来技术展望。

关键词: 智能手机室内定位;多源传感器;基于融合的定位方法;室内定位服务

1. 引言

近年来,智能手机技术的快速发展和第五代移动通信网络(5G)的大规模部署极大地推动了智能移动设备和移动互联网服务的发展 [1],基于智能手机的室内定位导航服务行业也迅速发展。如今,人们80%到90%的时间都在室内度过 [2],由于智能手机和智慧城市的发展,对室内定位服务的需求不断增加 [3]。同时,随着城市化进程的加快,大型购物中心、机场、火车站等大型复杂建筑群不断涌现。基

数据融合算法是指将来自不同数据的信息进行整合和集成,以得到更全面、准确和可靠的结果。这些数据可以是不同传感器、不同数据库、不同领域的数据等。数据融合算法可以解决数据冗余、不一致性和不完整性等问题,提高数据分析和决策的质量。 综述数据融合算法的研究可以从以下几个方面入手: 1. 数据匹配与对齐:数据往往具有不同的数据格式、分辨率和空间参考系,因此需要进行数据匹配与对齐。常用的方法包括基于特征的匹配、基于几何模型的匹配和基于统计模型的匹配等。 2. 数据融合方法数据融合方法可以分为基于特征的融合、基于模型的融合和基于决策的融合等。基于特征的融合方法通过提取数据的特征信息进行融合;基于模型的融合方法利用数学模型来描述数据之间的关系;基于决策的融合方法则是基于决策理论将不同数据的信息进行综合评估和决策。 3. 数据融合技术数据融合技术包括传感器融合、特征级融合和决策级融合等。传感器融合是将来自不同传感器的原始数据进行融合;特征级融合是将不同数据的特征信息进行融合;决策级融合是将来自不同数据的决策结果进行综合。 4. 数据融合评估指标:评估数据融合算法的性能可以使用种指标,如准确率、召回率、F1值、信息增益等。这些指标可以用于衡量数据融合算法对原始数据的保留程度、融合结果的一致性和可靠性等。 综述数据融合算法的研究进展和应用领域能够帮助人们更好地理解和应用这一技术,促进数据融合算法在实际应用中的发展和应用。
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