针对微机电惯性导航系统(MEMS-INS)定位解算存在积累误差及低功耗蓝牙技术iBeacon指纹定位存在跳变误差等问题,该文提出一种基于无迹卡尔曼滤波器(UKF)的iBeacon/MEMS-INS数据融合定位算法.该算法对iBeacon锚点与定位目标的距离进行解算,利用加速度计和陀螺仪的数据实现姿态阵和位置解算.将蓝牙锚点位置向量、载体速度误差信息等组成状态量,将惯性导航定位信息和蓝牙定位距离信息等组成观测量,设计无迹卡尔曼滤波器,实现iBeacon/MEMS-INS数据融合定位.实验测试结果表明,该算法有效解决MEMS-INS存在较大积累误差及iBeacon指纹定位存在跳变误差的问题,可以实现1.5 m内的定位精度.
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