CN104796866B - 室内定位方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种室内定位方法以及室内定位装置，涉及定位领域。其中定位方法包括：在用户当前时刻所在位置的周围选取预设数量的粒子；根据用户行走情况计算每个粒子在下一时刻的新位置；在每个粒子的新位置上计算粒子作为用户位置的概率，并将该概率作为该粒子在下一时刻的权重；根据各粒子的新位置坐标以及权重加权计算粒子群的平均位置，并将粒子群的平均位置作为用户在下一时刻的位置，根据每个粒子在下一时刻的权重对所有粒子进行重采样得到预设数量的新粒子，根据新粒子的位置计算用户再下一时刻的位置，从而获得用户各个时刻的位置，提高定位精度。

Description

室内定位方法和装置

技术领域

本发明涉及定位领域，特别涉及一种室内定位方法以及室内定位装置。

背景技术

随着智能移动设备的不断发展，基于位置信息的服务应用领域不断扩展。随着室外的位置信息服务日趋成熟，该类服务有向精细化发展的趋势，并向室内拓展。然而，不同于室外环境，室内环境中GNSS(全球卫星导航系统)信号在穿透建筑物时大幅衰减，并往往有多路径信号干扰，在室内误差很大，基本无法使用。

目前的室内定位技术主要是基于射频信号强度实现定位，一般有两种定位方法：

三边定位法，根据用户接收到的射频信号强度计算用户和射频发射端的距离。综合至少三个发射端的位置，以及计算得到的用户和各发射端的距离，可以估计出用户的位置。

指纹定位法，需要事先在环境中选择若干参考点，收集各参考点上各个射频发射信号的强度。用户终端通过比较自己实时收集的信号强度与数据库中各个参考点的信号强度的相似度，相似度越大，认为距离对应的参考点越接近，以此来估计用户位置。

上述两种定位方法各有一些缺点。三边定位法在室内环境受多路径影响较大，定位精度比较差。指纹定位法需要提前对环境进行扫描，收集参考点信号数据，定位精度受参考点的数量和数据准确性的影响比较大，参考点数量少或室内环境变化造成参考点的数据不再准确，都会影响定位精度。

发明内容

为了解决上述传统室内定位技术存在的问题，本发明提出一种室内定位方法和室内定位装置。

本发明的第一个方面提供了一种室内定位方法，包括：在用户当前时刻所在位置的周围选取预设数量的粒子；根据用户行走情况计算每个粒子在下一时刻的新位置；在每个粒子的新位置上计算粒子作为用户位置的概率，并将该概率作为该粒子在下一时刻的权重；根据各粒子的新位置坐标以及权重加权计算粒子群的平均位置，并将粒子群的平均位置作为用户在下一时刻的位置；根据每个粒子在下一时刻的权重对所有粒子进行重采样得到预设数量的新粒子，根据新粒子的位置计算用户再下一时刻的位置，从而获得用户各个时刻的位置。

本发明的第二个方面提供了一种室内定位装置，包括：粒子选取单元，用于在用户当前时刻所在位置的周围选取预设数量的粒子；粒子位置计算单元，用于根据用户行走情况计算每个粒子在下一时刻的新位置；粒子权重计算单元，用于在每个粒子的新位置上计算粒子作为用户位置的概率，并将该概率作为该粒子在下一时刻的权重；用户位置确定单元，用于根据各粒子的新位置坐标以及权重加权计算粒子群的平均位置，并将粒子群的平均位置作为用户在下一时刻的位置；根据新粒子的位置计算用户再下一时刻的位置，从而获得用户各个时刻的位置；重采样单元，用于根据每个粒子在下一时刻的权重对所有粒子进行重采样得到预设数量的新粒子。

本发明使用粒子滤波进行室内定位，可以提供高定位精度服务，对复杂多变的室内环境有较强的适应性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明基于粒子滤波技术实现的室内定位方法的一个实施例的流程示意图。

图2是本发明三边定位法的原理示意图。

图3是本发明指纹数据库的建立过程示意图。

图4是本发明基于粒子滤波技术实现的室内定位装置的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

图1是本发明基于粒子滤波技术实现的室内定位方法的一个实施例的流程示意图。如图1所示，本实施例的室内定位方法包括：

S102，在用户当前时刻所在位置的周围选取预设数量的粒子。

通常来说，粒子数量越多，定位精度越高，但计算量也会越大，因此可以根据定位精度的要求以及设备的计算能力灵活设定粒子数量。例如可以选取100～300个粒子。

S104，根据用户在当前时刻与下一时刻之间的行走情况计推算每个粒子在下一时刻的新位置。

S106，在每个粒子的新位置上计算粒子作为用户位置的概率，并将该概率作为该粒子在下一时刻的权重。

S108，根据各粒子的新位置坐标以及权重加权计算粒子群的平均位置，并将粒子群的平均位置作为用户在下一时刻的位置。例如可以采用公式进行加权计算，其中为粒子群的平均位置，Z_i为第i个粒子的坐标值，w_i为第i个粒子的权重。

S110，根据每个粒子在下一时刻的权重对所有粒子进行重采样得到预设数量的新粒子。后续可以根据新粒子的位置计算用户再下一时刻的位置。在具体实现时，可以先对各粒子的权重进行归一化，按照归一化后的粒子权重进行重采样，从而获得用户各个时刻的位置。

在第一次定位执行步骤S102后，后续定位重复上述步骤S104～S110，即可得到用户每一时刻的位置，以及新的粒子群。

根据粒子的权重对选取的粒子进行重采样，重采样后权重大的粒子在粒子群中会扩散，而权重小的粒子会减少或消失，从而保证计算的用户位置向真实的用户位置逼近。

另外，由于状态转移方程(8)中考虑了航位推算的误差，即随机变量δ_z+1，使得重采样中同一原始粒子采出的新粒子，在接下来一次状态转移中也会变得不同，保证粒子群不会向某一局部最优值退化，保证粒子滤波的鲁棒性。

步骤S102中的用户当前时刻所在位置也称为用户的初始位置，在用户的初始位置可以采用随机选取的方式选出预设数量的粒子。在确定用户的初始位置时，可以按照基本定位方法估计出的位置作为用户的初始位置。

基本定位方法例如可以是三边定位法、指纹定位法、地标识别定位法，具体可以根据室内环境的不同选择不同的定位方法。当室内环境较为复杂，比如办公楼内，射频信号基本处于非视距传播，可以采用指纹定位法。当室内环境较为空旷，遮挡比较少，比如大厅、商场、地下车库，可以采用三边定位法。同时，为了提高定位精度，在射频发射源不足的环境中(比如车库几乎没有射频发射源)，可以增加一定数量的射频发射源，比如蓝牙低功耗发射源。下面分别说明本发明选用的基本定位方法。

三边定位法：

参考图2，用户终端可接受到若干发射源的信号，现有的信号衰减模型如下：

RSS＝A-10n log₁₀d (1)

其中，RSS为接收端信号强度；A为基准距离下(一般为1m)接收的信号强度；n为衰减因子，一般在2～4；d为接收端与发送端之间的距离。

根据上述公式，在已知接收端信号强度时，即可推算终端与对应信号发射源的距离。已知每个检测到的信号发射源与接收机的距离为d₁,d₂,...,d_n，各发射源坐标为(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_n,y_n)，利用最小二乘法即可计算终端的坐标的估算值(x_u,y_u)，计算公式如下：

前n-1个式子分别减去第n个式子可以得到：

若设：

则得到：

AX＝B(3)

变换上式得到式子X＝A^-1B，计算结果X即为用户的坐标。为了计算出用户的坐标，最少需要3个信源，如图2所示，在用户位置处可以接收到信源1、信源2、信源3的信号，利用这些信号可以确定用户所在的位置。

上述即为三边定位法的计算方法。

指纹定位法：

在实现指纹定位功能之前，需要先建立指纹数据库。参考图4，首先，在地图上确定实现定位的区域，并在区域内规划若干扫描线路，使得扫描线路能够基本覆盖该定位的区域。扫描人员需要手持数据采集设备，沿规划的路线行走，设备不断记录沿途收到的各射频信号的信号强度，根据路径，计算每组射频信号强度数据收集的位置，由此，可以生成位置信息与信号强度数据一一对应的数据库，该数据库将可用于定位。

另外，由于环境的改变将有可能影响射频信号的传播路径以及磁场强度，因此指纹数据库需要定期更新，更新过程可以参考上述指纹数据库的建立过程实现。

在定位阶段，用户终端在任意时刻收到若干信源的信号强度信息(RSSI₁,RSSI₂,…,RSSI_n)与指纹数据库内各个参考点的信号强度信息进行信号空间距离的计算。信号空间距离小的被视为实际地理距离小。信号空间距离可参考以下公式计算：

其中d_k是第k个参考点与用户当前位置的信号空间距离，是参考点k收集的信源i的信号强度，RSSI_i是用户收到的信源i的信号强度。q是空间系数，q＝1时，d_k为曼哈顿距离，q＝2时，d_k为欧几里得距离。

根据计算的各参考点与用户当前位置的信号空间距离，筛选出信号空间距离最小的几个参考点作为用户当前位置的备选参考点，然后根据加权平均法计算用户当前的位置：

其中，Z_U是计算的用户当前的位置，m为备选参考点的个数，表示第j个参考点的坐标。

上述即为本发明采用的指纹定位法。

地标识别定位法：

在定位区域中散布有很多射频发射源，从用户所在的位置可以接收到若干来自发射源的信号，由于各发射源与用户之间的距离不同，通常来说用户接收到的来自不同发射源的信号强度也不同，将用户接收到的信号强度最强的发射源所在的位置作为用户当前所在的位置。地标识别定位法比较容易实现，在射频发射源比较密集的室内环境中，也可以达到一定的定位精度。

为了进一步提高位置判别的可靠性，可以将上述基本定位方法结合起来进行定位。例如，用地标识别定位法辅助三边定位法或指纹定位法进行定位。

在步骤S104中，根据用户行走情况计算每个粒子在下一时刻的新位置，也即确定粒子的状态转移，例如可以采用以下方法实现：

S104A，根据用户的身高和步频确定用户的步长，公式如下：

L_s＝H(af+b) (6)

式中，L_s是估计的用户步长，H是用户的身高，f是用户的步频，a和b是系数。系数可以预先设置，根据实验或经验得到。根据计算的步长和步数，可以推算用户的位移量。

其中，用户的身高可以由用户输入，用户的步频和步数可以通过计算得到。本发明提出一种根据竖直方向上的加速度数据确定步频和步数的方法。首先，要获得竖直方向的加速度数据，具体的，用户终端中的加速度传感器会得到三轴加速度数据，将三轴加速度数据在重力方向上进行投影，即可得到竖直方向上的加速度数据。其次，在人行走过程中，身体会随之上下波动，在终端与身体相对位置基本不变的情况下(比如终端持于胸前)，竖直方向的波动一般是由于步伐产生，基本不受其他干扰的影响，因此竖直方向的加速度数据可以用来检测步伐，在正常的步频范围内(如1-2Hz)在竖直方向的上下波动的一个周期可以被认为是一步，从而识别出单个的步伐。同时通过上述方法连续检测到一定步数后，对该段竖直方向的加速度数据进行傅里叶变换，得到1-2Hz间的峰值点作为步频f。

此外，虽然智能终端也可以得到直接的加速度和陀螺仪姿态的数据，但由于传感器精度的限制，直接用加速度数据和陀螺仪数据进行用户定位会有非常大的误差，而用本发明的计算步长的方法则可以保证一定精度。

S104B，根据用户当前时刻的方向值、用户所持的磁场传感器在下一时刻测得的方向值以及陀螺仪确定的当前时刻与下一时刻的两时刻间旋转的角度确定用户下一时刻的方向值。

用户的行走方向与智能终端的顶部朝向相同，考虑到终端在使用时并不完全水平，根据计算的重力方向，用户方向实际修正为终端顶部朝向在水平方向的投影。用户的行走方向可以依靠智能终端内部的磁场传感器和陀螺仪两个传感器的数据来确定。磁场传感器可以确定地磁北极的方向，由于磁场的精度较差，本发明加入陀螺仪数据提高方向的灵敏度。例如采用卡尔曼滤波的方法，利用如下公式确定用户下一时刻的方向值：

其中，θ_k+1表示用户下一时刻的方向值，θ_k表示用户当前时刻的方向值，表示磁场传感器在下一时刻测得的方向值，ω_k+1表示陀螺仪确定的当前时刻与下一时刻的两时刻间旋转的角度，α表示磁场传感器的方差，β表示陀螺仪的方差，可以根据经验或实验确定方差值。本发明中，选择α>10β，以保证所得角度值主要由磁场决定。

S104C，根据每个粒子当前时刻的位置、两时刻间用户所走的步数以及每步的矢量计算每个粒子在下一时刻的新位置。例如，可以利用如下公式计算每个粒子在下一时刻的新位置：

其中，表示粒子在下一时刻的新位置，表示粒子当前时刻的位置，表示当前时刻与下一时刻两时刻间用户第i步步长的矢量表示，该矢量的大小为确定的步长，该矢量的方向为确定的用户下一时刻的方向值，为根据步伐方向和位移计算的位置的误差，可以根据经验或实验得到。

在步骤S106中，在每个粒子的新位置上计算粒子作为用户位置的概率，并将该概率作为该粒子在下一时刻的权重。一种示例性的实现方法，可以计算粒子在新位置检测到的各信源的信号强度的概率密度，根据各信源的信号强度的概率密度以及联合概率分布计算粒子在新位置收集到该组信号强度的概率，并作为该粒子在下一时刻的权重。下面以三边定位法和指纹定位法说明粒子权重的计算方法。

在三边定位法中，用户在任一位置Z的粒子权重根据当前信源的信号强度信息(RSSI₁,RSSI₂,…,RSSI_n)计算。

首先，由于实际中有噪声干扰，因此考虑了噪声的信号衰减模型为：

RSSI＝A-10nlog₁₀d+X_δ (9)

其中，X_δ为服从高斯分布均值为零的噪声。对于已知的位置Z，d即为Z和信源的距离，此时所测信号强度不会是一个定值，而是呈高斯分布的，可以计算出在位置Z检测到任意信源i的信号强度RSSI_i的概率密度：

式中，d_i为给定位置Z和第i个信源的距离，σ为方差，A和n的含义参见公式(1)中的说明，这里不再赘述。

由此，根据联合概率分布的公式可得该位置上收集到一组信号强度的概率，即为在位置Z的粒子权重w_z。

w_z＝F(RSSI₁,RSSI₂,..,RSSI_n)＝f(RSSI₁)f(RSSI₂)...f(RSSI_n) (11)

在指纹定位法中，由于指纹库生成中同时收集了射频信号强度以及磁场信息。计算粒子的权重时，可以使用磁场和射频信号强度判定。

首先，根据射频信号强度，如果给定的位置不是参考点，则需要先根据已知参考点进行插值估计给定位置的信号强度。选取给定位置一定范围内的参考点，对任一信源k，在给定位置按线性插值的方法计算其信号强度平均值：

则检测到第i个信源其信号强度为RSSI_i的概率为：

由此，可以根据各个信源的概率以及联合概率分布的公式，计算出某一位置Z上收集到一组信号强度的概率：

w_z＝F(RSSI₁,RSSI₂,..,RSSI_n)＝f(RSSI₁)f(RSSI₂)...f(RSSI_n) (14)

进一步，还可以采用以下方法对粒子在新位置收集到该组信号强度的概率进行修正：

其次，将连续磁场数据采样差(D_H1,...,D_Hn-1)和(D_V1,...,D_Vn-1)与磁场指纹数据流各片段的相似度进行比较，选取相似度最大的磁场指纹数据流片段对应的位置Z_M作为最可能的用户位置。

最后，以该位置Z_M为中心，根据最可能的用户位置及其相似度对粒子在新位置收集到该组信号强度的概率进行修正。例如可以采用以下公式进行修正：

其中δ是根据图样匹配计算得到的最相似图样的相似度。相似度越大，Z_M位置对粒子权重计算的贡献越大。

上述粒子权重计算方法融合了基于信号强度的概率计算，以及连续收集的磁场数据流图样匹配的结果，综合计算粒子的权重，计算的权重更加准确。

在本发明中，基本定位部分可以由终端计算完成，也可以由服务器计算完成，而高精度定位服务中的粒子滤波需要的计算量较大，对手持终端的运算及电池电量消耗需求较大，因此可以选择将收集的信号强度和内置传感器数据上传云端，并在云端进行计算，然后再将结果反馈回终端。

图4是本发明基于粒子滤波技术实现的室内定位装置再一个实施例的结构示意图。如图4所示，本实施例的室内定位装置400包括：

粒子选取单元402，用于在用户当前时刻所在位置的周围选取预设数量的粒子；

粒子位置计算单元404，用于根据用户行走情况计算每个粒子在下一时刻的新位置；

粒子权重计算单元406，用于在每个粒子的新位置上计算粒子作为用户位置的概率，并将该概率作为该粒子在下一时刻的权重；

用户位置确定单元408，用于根据各粒子的新位置坐标以及权重加权计算粒子群的平均位置，并将粒子群的平均位置作为用户在下一时刻的位置。

重采样单元410，用于根据每个粒子在下一时刻的权重对所有粒子进行重采样得到预设数量的新粒子。则用户位置确定单元，用于根据新粒子的位置计算用户再下一时刻的位置，从而获得用户各个时刻的位置。

在一个实施例中，粒子位置计算单元404，具体用于：根据用户的身高和步频确定用户的步长；根据用户当前时刻的方向值、用户所持的磁场传感器在下一时刻测得的方向值以及陀螺仪确定的当前时刻与下一时刻的两时刻间旋转的角度确定用户下一时刻的方向值；根据每个粒子当前时刻的位置、两时刻间用户所走的步数以及每步的矢量计算每个粒子在下一时刻的新位置。

在一个实施例中，粒子位置计算单元404根据竖直方向上的加速度数据确定步频和步数。

在一个实施例中，粒子位置计算单元404利用如下公式确定用户下一时刻的方向值：

其中，θ_k+1表示用户下一时刻的方向值，θ_k表示用户当前时刻的方向值，表示磁场传感器在下一时刻测得的方向值，ω_k+1表示陀螺仪确定的当前时刻与下一时刻的两时刻间旋转的角度，α表示磁场传感器的方差，β表示陀螺仪的方差。

在一个实施例中，粒子位置计算单元404利用如下公式计算每个粒子在下一时刻的新位置：

其中，表示粒子在下一时刻的新位置，表示粒子当前时刻的位置，表示当前时刻与下一时刻两时刻间用户第i步步长的矢量表示，该矢量的大小为确定的步长，该矢量的方向为确定的用户下一时刻的方向值，为根据步伐方向和位移计算的位置的误差。

在一个实施例中，粒子权重计算单元406，具体用于：计算粒子在新位置检测到的各信源的信号强度的概率密度；根据各信源的信号强度的概率密度以及联合概率分布计算粒子在新位置收集到该组信号强度的概率，并作为该粒子在下一时刻的权重。

在一个实施例中，粒子权重计算单元406，还用于采用以下方法对粒子在新位置收集到该组信号强度的概率进行修正：当应用的环境中有先前采集的指纹数据库时，计算当前时刻与下一时刻间的连续磁场数据采样差；将连续磁场数据采样差与磁场指纹数据流各片段的相似度进行比较，选取相似度最大的磁场指纹数据流片段，若相似度大于一个阈值ψ，则认为该磁场数据流片段对应的终点位置为根据磁场计算的最可能的用户位置Z_M；根据Z_M的最可能的用户位置及其相似度对粒子以射频信号的信号强度计算的权重W_Z进行修正：

其中F(RSSI₁,RSSI₂,...,RSSI_n)是根据信号强度计算的联合概率，δ是根据图样匹配计算得到的最相似到的图样的相似度。说明磁场图样相似度越大，Z_M位置周围的粒子权重更大。

用户当前时刻所在位置也称为用户的初始位置，因此室内定位装置还可以包括：初始用户位置确定单元，用于利用三边定位法、指纹定位法、或者地标识别定位法确定用户当前时刻所在位置。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种室内定位方法，其特征在于，包括：

在用户当前时刻所在位置的周围选取预设数量的粒子；

根据用户行走情况计算每个粒子在下一时刻的新位置；

在每个粒子的新位置上计算粒子作为用户位置的概率，并将该概率作为该粒子在下一时刻的权重；

根据各粒子的新位置坐标以及权重加权计算粒子群的平均位置，并将粒子群的平均位置作为用户在下一时刻的位置；

根据每个粒子在下一时刻的权重对所有粒子进行重采样得到预设数量的新粒子，根据新粒子的位置计算用户再下一时刻的位置，从而获得用户各个时刻的位置；

采用以下方法对所述概率进行修正：

计算当前时刻与下一时刻间的连续磁场数据采样差；

将连续磁场数据采样差与磁场指纹数据流各片段的相似度进行比较，选取相似度最大的磁场指纹数据流片段对应的位置作为最可能的用户位置；

根据最可能的用户位置及其相似度，利用如下公式对粒子的所述概率进行修正，

其中，w_z表示修正前位于位置Z处的粒子作为用户位置的概率，W_z表示修正后位于位置Z处的粒子作为用户位置的概率，δ表示最大的相似度，Z_M表示最可能的用户位置。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户行走情况计算每个粒子在下一时刻的新位置包括：

根据用户的身高和步频确定用户的步长；

根据用户当前时刻的方向值、用户所持的磁场传感器在下一时刻测得的方向值以及陀螺仪确定的当前时刻与下一时刻的两时刻间旋转的角度确定用户下一时刻的方向值；

根据每个粒子当前时刻的位置、两时刻间用户所走的步数以及每步的矢量计算每个粒子在下一时刻的新位置。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据竖直方向上的加速度数据确定步频和步数。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，利用如下公式确定用户下一时刻的方向值：

其中，θ_k+1表示用户下一时刻的方向值，θ_k表示用户当前时刻的方向值，表示磁场传感器在下一时刻测得的方向值，ω_k+1表示陀螺仪确定的当前时刻与下一时刻的两时刻间旋转的角度，α表示磁场传感器的方差，β表示陀螺仪的方差。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，利用如下公式计算每个粒子在下一时刻的新位置：

其中，表示粒子在下一时刻的新位置，表示粒子当前时刻的位置，表示当前时刻与下一时刻两时刻间用户第i步步长的矢量表示，该矢量的大小为确定的步长，该矢量的方向为确定的用户下一时刻的方向值，为根据步伐方向和位移计算的位置的误差。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在每个粒子的新位置上计算粒子作为用户位置的概率，并将该概率作为该粒子在下一时刻的权重包括：

估计粒子在新位置检测到的各信源的当下信号强度的概率密度；

根据各信源的当下信号强度对应的概率密度以及联合概率计算方法，计算粒子在新位置收集到来自各信源的当下信号强度的概率，并作为该粒子在下一时刻的权重。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用三边定位法、指纹定位法、或者地标识别定位法确定用户当前时刻所在位置。

8.一种室内定位装置，其特征在于，包括：

粒子选取单元，用于在用户当前时刻所在位置的周围选取预设数量的粒子；

粒子位置计算单元，用于根据用户行走情况计算每个粒子在下一时刻的新位置；

粒子权重计算单元，用于在每个粒子的新位置上计算粒子作为用户位置的概率，并将该概率作为该粒子在下一时刻的权重；

用户位置确定单元，用于根据各粒子的新位置坐标以及权重加权计算粒子群的平均位置，并将粒子群的平均位置作为用户在下一时刻的位置；还用于根据重采样单元得到的新粒子的位置计算用户再下一时刻的位置，从而获得用户各个时刻的位置；

重采样单元，用于根据每个粒子在下一时刻的权重对所有粒子进行重采样得到预设数量的新粒子；

所述粒子权重计算单元，还用于采用以下方法对所述概率进行修正：

计算当前时刻与下一时刻间的连续磁场数据采样差；

将连续磁场数据采样差与磁场指纹数据流各片段的相似度进行比较，选取相似度最大的磁场指纹数据流片段对应的位置作为最可能的用户位置；

根据最可能的用户位置及其相似度，利用如下公式对粒子的所述概率进行修正，

其中，w_z表示修正前位于位置Z处的粒子作为用户位置的概率，W_z表示修正后位于位置Z处的粒子作为用户位置的概率，δ表示最大的相似度，Z_M表示最可能的用户位置。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述粒子位置计算单元，具体用于：

根据用户的身高和步频确定用户的步长；

根据用户当前时刻的方向值、用户所持的磁场传感器在下一时刻测得的方向值以及陀螺仪确定的当前时刻与下一时刻的两时刻间旋转的角度确定用户下一时刻的方向值；

根据每个粒子当前时刻的位置、两时刻间用户所走的步数以及每步的矢量计算每个粒子在下一时刻的新位置。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述粒子位置计算单元根据竖直方向上的加速度数据确定步频和步数。

11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述粒子位置计算单元利用如下公式确定用户下一时刻的方向值：

其中，θ_k+1表示用户下一时刻的方向值，θ_k表示用户当前时刻的方向值，表示磁场传感器在下一时刻测得的方向值，ω_k+1表示陀螺仪确定的当前时刻与下一时刻的两时刻间旋转的角度，α表示磁场传感器的方差，β表示陀螺仪的方差。

12.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述粒子位置计算单元利用如下公式计算每个粒子在下一时刻的新位置：

其中，表示粒子在下一时刻的新位置，表示粒子当前时刻的位置，表示当前时刻与下一时刻两时刻间用户第i步步长的矢量表示，该矢量的大小为确定的步长，该矢量的方向为确定的用户下一时刻的方向值，为根据步伐方向和位移计算的位置的误差。

13.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述粒子权重计算单元，具体用于：

估计粒子在新位置检测到的各信源的当下信号强度的概率密度；

根据各信源的当下信号强度对应的概率密度以及联合概率计算方法，计算粒子在新位置收集到来自各信源的当下信号强度的概率，并作为该粒子在下一时刻的权重。

14.如权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：初始用户位置确定单元，用于利用三边定位法、指纹定位法、或者地标识别定位法确定用户当前时刻所在位置。