基于双加权近邻匹配的IMU融合定位方法

本发明为基于双加权近邻匹配的IMU融合定位方法，该方法首先将定位区域分层划分网格并确定参考点，在参考点处采集10s能够接收到的所有WiFi的信号强度(RSSI)数据；随后，基于最优接收率的AP优选策略，建立特征增强的指纹库；在实时定位阶段，基于双加权近邻算法(DWKNN)匹配增强特征的指纹库，得到目标位置信息观测值；同时，使用惯性测量单元(IMU)采集惯性数据，通过行人航迹推算算法，输出位置估计值；最后，通过扩展卡尔曼滤波模型(EKF)，融合WiFi匹配的位置观测值和IMU推算的位置估计值，得到位置最优估计值。本发明能有效降低复杂室内场景中薄弱点的异常值对定位效果的影响，并进一步提高了定位精度，克服了单一技术带来的局限性。