摘要：針對(duì)傳統(tǒng)指紋定位算法在離線階段采集樣本工作量較大的問題,該文利用一種分區(qū)擬合值近似法(P-FP)來建立離線指紋庫(kù)。為了解決在線階段由于WiFi信號(hào)的波動(dòng)導(dǎo)致的定位精度較低的問題,提出一種基于P-FP的設(shè)定閾值的序貫重要性采樣(SIR)粒子濾波算法(PS-FP)來優(yōu)化定位坐標(biāo)。首先建立了路徑的損耗模型,并對(duì)室內(nèi)停車場(chǎng)進(jìn)行分區(qū)擬合,得到每個(gè)分區(qū)的環(huán)境系數(shù);然后用擬合值與實(shí)際測(cè)量值的差值來建立誤差特性矩陣,并重新部署虛擬的參考節(jié)點(diǎn)(RP);最后對(duì)離線指紋庫(kù)進(jìn)行C均值聚類。通過比較平均定位誤差(MLE)尋找PS-FP算法的最優(yōu)閾值,并采用PS-FP算法來優(yōu)化在線定位坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在部署很少的RP即獲取樣本比較少的條件下,PS-FP算法依然能達(dá)到較高的定位精度,其平均定位誤差約為0.7m。累積分布函數(shù)(CDF)的分析結(jié)果表明,采用PS-FP算法在2m以內(nèi)的定位誤差能達(dá)到98%。