技術(shù)特征：
1.一種室內(nèi)WLAN/MEMS融合跨樓層3維定位方法，其特征在于，所述方法包括：1)選擇WLAN位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)：計(jì)算前一時(shí)刻得到的行人3維位置距每個(gè)樓梯口的物理距離，利用計(jì)算出的物理距離是否大于某個(gè)閾值判斷行人是否進(jìn)出樓梯間；如果判斷出沒(méi)有進(jìn)出樓梯間，則位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)不變，與前一時(shí)刻的位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)相同；如果進(jìn)入樓梯間，則選擇樓梯間的位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，如果出樓梯間，則判斷為在樓層中，此時(shí)還需利用前一時(shí)刻的實(shí)際高度判斷所處樓層，選擇相應(yīng)樓層的位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)；2)計(jì)算行人的速度和航向：根據(jù)采集到的MEMS數(shù)據(jù)，包括3軸加速度計(jì)、3軸陀螺儀和3軸磁力計(jì)數(shù)據(jù)，利用步態(tài)檢測(cè)和數(shù)據(jù)更新速率方法計(jì)算速度，四元素更新姿態(tài)矩陣方法計(jì)算航向；3)WLAN位置指紋定位：首先利用抗差擴(kuò)展卡爾曼組合導(dǎo)航濾波器中的一步預(yù)測(cè)信息反匹配位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)修正觀測(cè)得到RSSI，然后利用修正的RSSI結(jié)合WKNN定位算法進(jìn)行位置解算；4)將計(jì)算得到的速度、航向和WLAN指紋定位的位置一起帶入抗差擴(kuò)展卡爾曼組合導(dǎo)航濾波器，解算得到最優(yōu)的二維位置坐標(biāo)；5)高度計(jì)算：利用氣壓計(jì)輸出數(shù)據(jù)計(jì)算海拔高度，實(shí)際的高度信息則通過(guò)判斷上下樓進(jìn)行高度的累加或者累減進(jìn)行計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)室內(nèi)跨樓層3維定位。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的室內(nèi)WLAN/MEMS融合跨樓層3維定位方法，其特征在于，所述步驟(2)對(duì)行人的速度解算如下：首先計(jì)算加速度計(jì)輸出的模值和分別表示加速度計(jì)輸出的3軸加速度；然后通過(guò)檢測(cè)模值A(chǔ)norm為峰值且大于某個(gè)設(shè)定的閾值A(chǔ)0來(lái)判斷跨步，完成步態(tài)檢測(cè)；最后假設(shè)MEMS傳感器的輸出頻率為fs，且通過(guò)檢測(cè)加速度計(jì)輸出模值A(chǔ)norm連續(xù)兩個(gè)大于閾值A(chǔ)0的峰值之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)ΔN，可以計(jì)算第k步所需的時(shí)間為假設(shè)行人每一步為勻速運(yùn)動(dòng)，則可以計(jì)算出第k步的速度為式中Pk為第k步的步長(zhǎng)，vk為第k步計(jì)算出的速度，令第k步中每個(gè)采樣時(shí)刻的速度都為vk，則每一秒可計(jì)算出fs個(gè)速度，取每一秒計(jì)算出的所有速度的均值作為該秒計(jì)算出的速度。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的室內(nèi)WLAN/MEMS融合跨樓層3維定位方法，其特征在于，所述步驟(3)使用的抗差擴(kuò)展卡爾曼組合導(dǎo)航濾波器的設(shè)計(jì)方法是：通過(guò)建立觀測(cè)方程和狀態(tài)方程，設(shè)計(jì)擴(kuò)展卡爾曼濾波器EKF輸出最優(yōu)位置信息，并同時(shí)引入抗差M估計(jì)到室內(nèi)融合定位算法中，形成抗差擴(kuò)展卡爾曼濾波器。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的室內(nèi)WLAN/MEMS融合跨樓層3維定位方法，其特征在于，所述觀測(cè)方程如下：選用WLAN輸出的位置信息、MEMS輸出的速度和航向信息作為觀測(cè)量，即觀測(cè)方程如下：式中表示t時(shí)刻WLAN定位出的東位置，表示t時(shí)刻WLAN定位出的北位置，表示t時(shí)刻MEMS輸出的速度，表示t時(shí)刻MEMS輸出的航向；xt表示t時(shí)刻待估計(jì)的東位置，yt表示t時(shí)刻待估計(jì)的北位置，vt表示t時(shí)刻待估計(jì)的速度，表示t時(shí)刻待估計(jì)的航向，Vt表示觀測(cè)噪聲，是均值為0的高斯白噪聲序列。5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的室內(nèi)WLAN/MEMS融合跨樓層3維定位方法，其特征在于，所述狀態(tài)方程如下：選用東位置、北位置、速度和航向作為狀態(tài)變量，即狀態(tài)方程如下：式中xt表示t時(shí)刻待估計(jì)的東位置，yt表示t時(shí)刻待估計(jì)的北位置，vt表示t時(shí)刻待估計(jì)的速度，表示t時(shí)刻待估計(jì)的航向；xt-1表示t-1時(shí)刻的東位置，yt-1表示t-1時(shí)刻的北位置，vt-1表示t-1時(shí)刻的速度，表示t-1時(shí)刻的航向角，Wt-1表示過(guò)程噪聲，是均值為0的高斯白噪聲序列。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的室內(nèi)WLAN/MEMS融合跨樓層3維定位方法，其特征在于，所述步驟(3)修正RSSI的方法如下：定義t(t＝1,2,...)時(shí)刻擴(kuò)展卡爾曼預(yù)測(cè)位置到WLAN位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中參考點(diǎn)的物理距離為式中(xj,yj)為位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中第j個(gè)參考點(diǎn)的位置，n為位置指紋庫(kù)中參考點(diǎn)總數(shù)，在計(jì)算出t時(shí)刻到所有參考點(diǎn)的距離Dtj后，選取K個(gè)物理距離最小的參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的RSSI向量，K>1，利用類(lèi)似WKNN算法得到預(yù)測(cè)的RSSI向量為式中RSSI1為得到的RSSI預(yù)測(cè)向量，RSSIm為t時(shí)刻K個(gè)與擴(kuò)展卡爾曼預(yù)測(cè)位置物理距離最小的參考點(diǎn)中第m點(diǎn)對(duì)應(yīng)的RSSI向量，Dtm為其對(duì)應(yīng)的物理距離，為t時(shí)刻K個(gè)與擴(kuò)展卡爾曼預(yù)測(cè)位置物理距離最小的參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的物理距離的和，式中q為索引號(hào)；得到RSSI1后，對(duì)實(shí)測(cè)的RSSI2進(jìn)行修正：RSSIt＝w×RSSI1+(1-w)×RSSI2式中RSSIt為t時(shí)刻最終的RSSI向量，w為加權(quán)系數(shù)，取值范圍為0≤w≤1。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的室內(nèi)WLAN/MEMS融合跨樓層3維定位方法，其特征在于，所述步驟(5)的高度計(jì)算具體方法如下：將行人行走分為3種情況：樓層中行走、上樓梯和下樓梯；通過(guò)地理位置信息，判斷出行人所處的大概位置是在樓層中或者在樓梯間，如果在樓梯間，通過(guò)氣壓計(jì)測(cè)量的海拔高度信息判斷行人上樓梯或者下樓梯，實(shí)現(xiàn)高度的累加或者累減，如果在樓層中，則將所處樓層的高度直接賦值給當(dāng)前時(shí)刻的高度輸出，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)空間跨樓層3維定位。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的室內(nèi)WLAN/MEMS融合跨樓層3維定位方法，其特征在于，所述的判斷出行人所處的大概位置，其具體判斷如下：測(cè)試測(cè)試環(huán)境中所有樓梯口出的3維位置坐標(biāo)為(xi,yi,zi),i＝1,2…,n，其中n為樓梯口總的個(gè)數(shù)，假設(shè)行人在時(shí)刻t-1的最優(yōu)位置為分別計(jì)算其與每一個(gè)樓梯口的物理距離為式中di為時(shí)刻t-1的最優(yōu)位置與第i個(gè)樓梯口的物理距離；設(shè)定門(mén)限r(nóng)，如果di＜r且判斷為進(jìn)入樓梯間，此時(shí)匹配樓梯間的指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，并保存此時(shí)的氣壓計(jì)測(cè)量高度信息h2；如果di＜r且判斷為出樓梯間，此時(shí)還需利用前一時(shí)刻的實(shí)際高度信息判斷所處樓層，選擇相應(yīng)的位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，如果di＞r，則位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)不變，與前一時(shí)刻的位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)相同。