基于K-means/RPF的大型遮蔽空間人員定位算法

摘要： 針對(duì)大型遮蔽空間慣性/地圖匹配算法中粒子貧化和子粒子群迷路效應(yīng)導(dǎo)致定位精度下降的問題，提出一種基于K-means聚類的回溯粒子濾波(RPF)人員定位算法。首先，用行人航位推算(PDR)中航向更新、步頻檢測(cè)及步長(zhǎng)估計(jì)得到初始運(yùn)動(dòng)軌跡；然后，設(shè)計(jì)RPF算法，提高存活粒子有效性和多樣性，緩解粒子貧化，提高人員定位精度；最后，通過K-means聚類算法解決子粒子群的迷路效應(yīng)，修正人員軌... （共5頁(yè)）