(a) 基站1和基站4相对测试手机位置 | (b) 基站2和基站3相对测试手机位置 |
图12 静态定位实验环境图 | |
静态定位实验结果如图13所示，静态定位误差累积分布函数如图14所示，静态定位误差统计结果如表1所示。
表1 静态定位实验误差统计 m
统计指标\算法 | Wi-Fi RTT LS算法 | Wi-Fi RTT UKF算法 |
最大误差 | 3.6428 | 2.0947 |
误差均值 | 1.6231 | 0.9565 |
均方根误差 | 2.2243 | 0.8058 |
由图13和图14可知，基于Wi-Fi RTT的LS算法定位精度在1~3 m之间，定位结果波动较大，而基于Wi-Fi RTT的UKF融合算法定位精度基本小于1.5 m，且定位结果波动较小，整体较LS定位结果更准确，更集中。结合图13，图14和表1可以看出，基于Wi-Fi RTT的UKF融合算法定位结果无论是定位精度还是定位准度都远好于基于Wi-Fi RTT的LS定位算法，可以说Wi-Fi RTT UKF融合算法的静态定位性能远好于Wi-Fi RTT LS算法。
4. 3 动态定位实验及误差分析
实验过程中，行人使用手持即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，SLAM）设备与测试手机组合的实验装置进行动态定位实验，该实验装置如图15所示，测试手机使用3M双面胶带固定在手持SLAM设备顶部，保持测试手机前进方向与SLAM设备一致。手持SLAM设备可达到厘米级定位精度，定位结果输出频率为50 Hz，由4.2节的静态定位实验结果可知Wi-Fi RTT的静态定位精度为米级，动态定位结果输出频率约为2Hz，因此手持SLAM设备的定位结果可以作为Wi-Fi RTT定位结果的参考真值。动态定位实验过程中，行人在如图9和图10所示的实验环境中，绕圈行走，共完成3圈轨迹，轨迹总长度约为88 m。分别利用Wi-Fi RTT LS算法、Wi-Fi RTT UKF算法和Wi-Fi RTT/PDR UKF融合算法进行定位解算，3种定位算法的解算结果分别如图16~图18所示，实验误差累积分布函数如图19所示，定位误差统计结果如表2所示。
图15 动态定位实验装置
