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18.11.2019 | Research Article - Computer Engineering and Computer Science | Ausgabe 4/2020

Arabian Journal for Science and Engineering 4/2020

Integrated WiFi/MEMS Indoor Navigation Based on Searching Space Limiting and Self-calibration

Zeitschrift:
Arabian Journal for Science and Engineering > Ausgabe 4/2020
Autoren:
Yi Cui, Yongbo Zhang, Zhihua Wang, Huimin Fu

Abstract

Indoor navigation has been increasingly popular over the last few years. However, it still faces plenty of challenges and remains a conundrum. This paper proposes a novel improved WiFi/MEMS integration solution for indoor navigation. In WiFi fingerprinting scheme, a novel searching space limiting method is originally presented and associated with a mean filter to improve computation efficiency and positioning accuracy, compared with the traditional weighted K-nearest neighbors method. In pedestrian dead-reckoning part, an attitude determination extended Kalman filter with correlated process and measurement noise is presented to obtain an accurate long-term heading and the average positioning error decreases significantly as a result. Furthermore, the self-calibration Kalman filter approach is introduced into indoor navigation field in WiFi/MEMS integration stage and a novel Kalman filter system is originally designed to fuse the information effectively. The navigation performance of the proposed WiFi/MEMS algorithm has been validated by indoor experiments, and the average positioning error is less than 0.6 m when the number of selected APs is optimal.

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