На основе существующих исследований в этом документе оценивается, проходят ли пешеходы мимо базовой станции Bluetooth, путем адаптивного определения пикового значения RSS, а затем используется известное положение базовой станции и ориентация коридора для корректировки положения, размера шага и направления PDR, тем самым подавление кумулятивной ошибки PDR. В данной статье на первом этапе используется алгоритм скользящего среднего для сглаживания и фильтрации кривой RSS для уменьшения количества ложных пиков; на втором этапе сохраняются только все значения RSS и соответствующие метки времени до тех пор, пока сигнал Bluetooth не перестанет работать, быть получен или RSS низкий. Третий шаг состоит в том, чтобы пройти последовательность RSS, сохраненную на втором шаге, и найти максимальное значение как пиковое значение, чтобы гарантировать правильность идентифицированного пикового значения. В этой статье метод PDR используется для оценки смещения пешеходов во время обнаружения пика RSS, а затем оценочное смещение добавляется к координате положения базовой станции Bluetooth B, чтобы получить координаты положения пользователя C, когда пик детектируется. Экспериментальные результаты показывают, что по сравнению с традиционным PDR точность позиционирования этого метода значительно повышается.

To solve the problem of cumulative error in pedestrian counting (Pedestrian Dead Reckoning, PDR), an improved PDR positioning method based on Bluetooth peak correction is proposed. The advanced RSS peak detection method is used to detect the Bluetooth base station, and is used to correct the position of the PDR, the PDR step size is estimated according to the distance between landmarks, and the direction of the gyroscope is corrected with the Corridor Orientation. This method does not require the creation of a fingerprint database or a wireless signal propagation model and at the same time saves the process of an offline learning step size model. Experimental results show that, compared with traditional PDR, the positioning accuracy of this method is significantly improved. Based on existing research, this paper estimates whether pedestrians are walking past a Bluetooth base station by adaptively detecting the RSS peak value, and then using the known base station position and corridor orientation to adjust the PDR position, step size, and direction, thereby suppressing cumulative error. PDR. Based on existing research, this paper estimates whether pedestrians are walking past a Bluetooth base station by adaptively detecting the RSS peak value, and then using the known base station position and corridor orientation to adjust the PDR position, step size, and direction, thereby suppressing cumulative error. PDR.