【摘 要】
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针对扩展卡尔曼滤波（EKF）系统滤波初始值偏差会导致滤波结果发生偏离的问题，对融合定位系统的初始状态偏差进行了定量分析，并提出了一种初始状态自适应的EKF融合定位算法，通过对Wi-Fi定位初始多点协同卡尔曼滤波（KF）从而获得精准的初始位置与初始航向角，该方法能够良好适应不同的初始定位状态。同时提出了一种改进的EKF算法，以邻近状态RSSI欧氏距离作为度量动态调整EKF系统参数，以降低Wi-Fi数
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目（61902237）； 上海市科技学术委员会重点项目（18511101600）； 上海市科委青年科技英才“扬帆计划”资助项目（19YF1418200）；
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针对扩展卡尔曼滤波（EKF）系统滤波初始值偏差会导致滤波结果发生偏离的问题，对融合定位系统的初始状态偏差进行了定量分析，并提出了一种初始状态自适应的EKF融合定位算法，通过对Wi-Fi定位初始多点协同卡尔曼滤波（KF）从而获得精准的初始位置与初始航向角，该方法能够良好适应不同的初始定位状态。同时提出了一种改进的EKF算法，以邻近状态RSSI欧氏距离作为度量动态调整EKF系统参数，以降低Wi-Fi数据波动对EKF系统所造成的影响。实验表明：系统可以获得精确的初始状态，能够在4步内收敛到状态的真实值，该方法能很好的降低Wi-Fi定位的波动与PDR的累积误差，从而提高定位精度，在相同条件下，该融合定位算法的平均误差为0.97 m,相较于最新的EKF算法，能够提高17.2%的定位精度。
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