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Dieser Abschnitt wird hauptsächlich simuliert, um die Machbarkeit und Wirksamkeit von MCRT-, PDR- und Karteninformations-Fusionspositionierungssystemen auf der Grundlage der adaptiven Vektorpartikelfilterung (wie vorgeschlagen gezeigt) zu überprüfen. Die Positionierungsleistung von Mehrquellen-Fusionspositionierungssystemen im Vergleich zur Einzelquellenpositionierung Systeme wie MCRT und PDR basieren auf wichtigen Resampling-Partikelfiltern (bezeichnet als SIR-PF) und erweiterten Kalman-Filtern (bezeichnet als EKF). Die Positionierungsleistung wird durch Vergleich mit dem Positionierungssystem für die Quellfusion überprüft. Verwendung der Steuervariablenmethode Wir haben das in diesem Dokument vorgeschlagene Fusionspositionierungssystem, Wi-Fi, PDR und Fusionspositionierungssystem mit Karteninformationen (bezeichnet als AWEPDR-System bzw. IPWS-System) verglichen und ihre Positionierungsgenauigkeit überprüft. Aus Fig. 5 ist ersichtlich, dass die Positionierungsbahn des PDR-Positionierungsalgorithmus relativ kontinuierlich ist und der Positionierungsfehler kurzfristig relativ gering ist, aber die Abweichung der Positionierungsbahn aufgrund des kumulativen Fehlers der Langstrecke auftritt. Begriff Positionierung. Ernsthaft, der MCRT-Algorithmus ist mehr als eine PDR-Positionierungsbahn. Es liegt nahe an der tatsächlichen Umlaufbahn, aber die Umlaufbahn ist nicht kontinuierlich. Die Positionierungsbahn des Mehrquellen-Fusionssystems, die auf dem in diesem Artikel vorgeschlagenen adaptiven Vektorpartikelfilteralgorithmus basiert, ist der tatsächlichen Flugbahn am nächsten und kontinuierlicher als die Positionierungsbahn des MCRT-Algorithmus. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass das Multi-Source-Fusionssystem die MCRT-, PDR- und Karteninformationen voll ausnutzt.
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本节主要模拟以检查基于自适应矢量粒子滤波(如图所示)的MCRT,PDR和地图信息融合定位系统的可行性和有效性。与单源定位系统(如MCRT和PDR)相比,多源融合定位系统的定位性能基于主要的重采样粒子滤波器(称为SIR-PF)和高级卡尔曼滤波器(称为EKF)。通过将定位性能与源融合的定位系统进行比较来验证其定位性能。使用控制变量方法,我们提出了融合定位系统,Wi-Fi,PDR和带有地图信息的融合定位系统(称为AWEPDR系统,或<br>从图5可以看出,PDR定位算法的定位轨迹在短期内是相对连续的,并且定位误差相对较小,但是由于长距离的累积误差,导致了定位轨迹的偏离。术语定位。严重地,MCRT算法不仅仅是PDR定位轨迹。它接近实际轨道,但轨道不是连续的。基于本文提出的自适应矢量粒子滤波算法,多源融合系统的定位轨迹最接近实际轨迹,并且比MCRT算法的定位轨迹更连续。实验结果表明,多源融合系统支持MCRT,
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本节主要模拟,以验证基于自适应矢量粒子过滤(如建议)的 MCRT、PDR 和地图信息融合定位系统的可行性和有效性。与 MCRT 和 PDR 等单源定位系统相比,多源聚变定位系统的定位性能基于关键重新采样颗粒过滤器(称为 SIR-PF)和高级卡尔曼滤镜(称为 EKF)。通过将其与源聚变定位系统进行比较来检查定位性能。使用控制变量方法,我们比较了本文档中建议的融合定位系统、Wi-Fi、PDR 和融合定位系统与地图信息(称为 AWEPDR 系统或 IPWS 系统),并验证了其定位精度。<br>图 5 显示 PDR 定位的定位路径
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本节主要通过仿真验证了基于自适应矢量粒子滤波的MCRT、PDR和card信息融合定位系统的可行性和有效性。多源融合定位系统相对于MCRT和PDR等单源定位系统的定位性能是基于重要的重采样粒子滤波(SIR-PF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的。通过与源合并定位系统的比较来检验定位性能,采用控制变量法,我们提出了融合定位系统、Wi-Fi、PDR和带卡信息的融合定位系统(简称AWEPDR系统或PDR系统)定位精度的比较与验证。<br>从图5可以看出,PDR定位算法的定位路径相对连续,短期内定位误差相对较小,但由于长距离的累积误差,定位路径出现偏差。定位的定义。说真的,MCRT算法不仅仅是PDR定位路径。它接近实际轨道,但轨道不是连续的。基于本文提出的自适应矢量粒子滤波算法的多源融合系统的定位路径是距离MCRT算法最近、更连续的实际轨迹。实验结果表明,该多源融合系统充分利用了MCRT、PDR和card信息。<br>
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