基于航向优化估计与多维度粒子滤波的行人融合定位方法研究

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基于位置的服务在军事、民生和商业等领域都有着十分重要且广泛的应用。全球导航卫星系统可以在大多数室外场景提供令人满意的定位服务,但在室内环境中受到信号衰减和多径效应等因素影响,并不能在室内提供定位。随着具有高计算性能和丰富内置传感器的智能手机的普及,利用其环境感知能力进行室内行人定位成为目前主流的发展方向。首先,本文利用智能手机搭载的微机电传感器,针对行人航位推算算法中航向估计这一核心问题,开展了三方面研究:(1)提出了适用于智能手机的在室内磁干扰环境下的磁力计校准方案,提高航向估计在室内环境中的性能;(2)针对行人不同手机携带方式,本文提出利用行人行进中加速度频率特性估计行人航向的算法,从而消除航位推算算法中,对行人使用与携带手机方式的限制;(3)提出利用室内路网数据辅助航向估计的方法,进一步修正航向误差。其次,为了有效利用多传感器、机会信号、地图信息等多种数据,本文提出多维度粒子滤波融合定位算法。(1)将行人航位推算与机会信号定位组合,实现两者定位方法的优势互补;(2)为解决使用智能手机的携带方式限制,本文采用运动识别算法,针对特殊携带方式进行步态检测算法的优化和行人航向偏置补偿,以实现多种携带方式下的定位;(3)设计多维度粒子滤波器,实现对定位过程中各种不确定状态的估计,包括二维位置坐标、航向、步长模型参数、运动标签、存活时长、编号和因子等状态,从而提高滤波器的鲁棒性。最后,本文实现了一套完整的基于智能手机传感器的室内行人定位系统,可以达到普适较高精度的定位效果,具有一定的实用价值。
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