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申请/专利权人：长春师范大学

摘要：本发明提出基于多传感器融合的智能定位系统方法，方法包括GPS定位模块、Wi‑Fi模块、环境传感器模块、数据融合模块及中央处理单元CPU模块。该系统利用卡尔曼滤波器和三角测量法，处理和融合来自不同传感器的数据，优化定位结果的准确性和可靠性，通过环境传感器收集的环境数据进一步优化定位算法，提高系统对环境变化的适应性和定位的稳定性，同时考虑了用户交互和反馈，支持实时性能监测和自我诊断，能够有效地在室内外环境中提供连续且精确的定位信息，解决了传统单一定位技术在特定环境下的局限性。

主权项：1.基于多传感器融合的智能定位系统方法，包括：GPS定位模块、Wi-Fi模块、环境传感器模块、数据融合模块及中央处理单元CPU模块；所述的GPS定位模块的主要作用在于为系统提供一个可靠的定位基准，尤其在室外环境中，其高精度定位数据是系统其他模块功能发挥的基础；所述的Wi-Fi模块补充了GPS在室内和信号受阻环境中的不足，通过测量与周围已知Wi-Fi热点的信号强度，此模块可在室内环境中进行有效定位，关键作用在于它使系统能够在GPS信号不可用时继续提供位置服务，利用三角测量法通过多个Wi-Fi热点信号强度来估计设备的位置；所述的环境传感器模块通过测量温度、湿度和气压等环境参数为系统提供辅助定位数据，在环境条件可能对信号传播产生影响的情况下，环境传感器的数据可以预测和校正如Wi-Fi信号受环境影响导致的衰减或变化，使定位结果更加准确可靠；所述的数据融合模块是系统的核心，它负责整合来自GPS、Wi-Fi以及环境传感器的数据，并通过卡尔曼滤波器优化，以生成最终的位置决定；所述的CPU模块作为本发明的指挥中心，控制和管理所有其他模块的操作，包括数据收集、处理和决策制定；所述程序执行时，实现所述的基于多传感器融合的智能定位系统方法的步骤；步骤一：首先通过GPS定位模块捕捉卫星信号，获取包括经度、纬度和海拔高度在内的初步位置信息，并行地，Wi-Fi模块扫描周围的Wi-Fi热点，记录每个热点的信号强度和热点标识，同时，环境传感器采集当前环境的温度、湿度和气压数据；步骤二：将各模块收集的数据被发送到CPU，在CPU中，数据首先经过预处理，滤波和去噪，以及清洗数据，去除明显的误差和异常值；步骤三：经过预处理的数据进入数据融合模块，在此模块中，系统使用高级算法卡尔曼滤波器来融合来自GPS和Wi-Fi的位置数据，环境传感器的数据用于调整和优化Wi-Fi定位计算，调整信号强度衰减模型以适应当前环境条件；步骤四：在数据融合后，系统进行最终的位置计算，CPU根据融合数据进行实时位置更新，同时运用机器学习算法持续优化定位准确性；步骤五：系统将计算出的位置信息提供给用户，可通过移动应用或其他界面展示，收集用户反馈和设备自身监测到的性能数据，用于进一步调整和改进系统。

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权利要求：

百度查询： 长春师范大学 基于多传感器融合的智能定位系统