基于SLFNs插值指纹粒子滤波的共享单车跟踪算法

作者：张栋梁; 曲豪^*; 海本斋

来源：传感器与微系统, 2018, 37(12): 110-113.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2018)12-0110-04

• 前馈网络
• 粒子滤波
• 共享单车
• 跟踪算法
• 信号强度指标

为了提高共享单车跟踪过程中传统指纹检测方法的性能,利用惯性传感器进行数据测量。粒子滤波(PF)方法是一种广泛应用的传感器融合算法,然而初始化和加权过程在共享单车定位系统中存在不足。提出了一种新的PF方案,产生平稳和稳定的局部化知识。利用单隐含层的前馈网络(SLFNs)用于模拟多个概率PF性能的估计与改进,实现了对相似指纹的区分。利用随机一致性抽样(RANSAC)进行算法初始化,以减少收敛时间。实验结果表明:方案的跟踪误差小于1. 2 m,优于选取的对比方法。

• 单位
  河南师范大学; 河南广播电视大学