低功耗蓝牙指纹定位与行人航位推算（PDR）融合的室内定位仿真系统，并分别采用 无迹卡尔曼滤波（UKF） 与 粒子滤波（PF） 对融合定位结果进行估计，同时与单独的 PDR 以及 BLE 指纹定位结果进行对比分析。整体流程包括 BLE信号建模、指纹库构建、PDR轨迹生成、BLE定位、UKF融合、PF融合以及误差统计分析 等步骤，可用于验证不同融合算法在室内定位场景中的性能差异。 订阅专栏后，可直接查看源代码，粘贴到MATLAB空脚本中即可直接运行、得到结果
文章目录
- 运行结果
- MATLAB源代码
- 程序详解
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- 低功耗蓝牙（BLE）信号模型与指纹库构建
- 行人航位推算（PDR）模型
- UKF融合定位方法
- 粒子滤波融合方法
- 性能评估
运行结果
蓝牙AP设置位置、各方法得到的轨迹对比图： 
XY轴位移图像： 
估计误差对比： 
位置误差对比： 
命令行输出的统计特性： 
MATLAB源代码
完整代码如下：
% BLE与PDR定位，UKF与PF的融合、对比
