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基于地磁指纹的室内定位系统设计与实现,所在学院：信息工程学院学生姓名：指导教师：,目录,1.简介2.MaLoc系统3.实验4.总结,Wi-Fi指纹定位也是可行的，但这取决于：Wi-Fi接入点的数量配置空间性无线环境的时间稳定性,1.简介,当前，人们对定位服务的要求越来越高，其中基于手机中地磁传感器的室内指纹定位技术受到研究人员的广泛关注。,1.简介,地磁指纹：,1.简介,手机地磁传感器读数,2.MaLoc系统,2.1粒子滤波算法2.2运动模型2.3磁测量模型2.4重采样模型,2.1粒子滤波算法,粒子滤波算法的理论实验截取用户连续的4个步骤假定用户的步长是定值，且已知连续4步的地磁读数为：45、43、42、38用户的行走方向和手机的方向保持一致所有的测量都是准确的,粒子滤波算法,粒子滤波算法,粒子滤波算法,粒子滤波算法,粒子滤波算法,粒子滤波算法,粒子滤波算法,存在问题：计步参数不够准确（3.2.1）用户的步长不是恒定的地磁传感器读数的时候存在误差用户的行走方向和手机方向一致,2.1粒子滤波算法,Resample,ParticleFilter,Motionupdate,Weightestimate,2.2运动模型,2.2运动模型,计步参数动态步长估计算法,未采用重采用模型,采用重采样模型,2.2运动模型,2.2运动模型,航向变化指南针陀螺仪,2.3磁测量模型,2.3磁测量模型,2.3磁测量模型,避免了不同手机型号校准磁读数的问题.,2.3磁测量模型,2.4重采样模型,启发式自适应粒子滤波算法在粒子滤波的过程中生成新的粒子，而不是从原有粒子中取样航向偏移越大，新生成的粒子越多航向偏移像接电话，或者把手机放在口袋里等，都会使航向发生偏移；然后产生误差。这些误差，经过粒子滤波的过程后，可能会直接改变了用户方向,2.4重采样模型,r,Predictedheading,3.实验,动态步长估计算法,3.实验,启发式自适应粒子滤波算法,3.实验,定位精度,3.实验,续航,4.总结,本文提出了基于启发式粒子滤波的室内定位系统Maloc。它利用磁传感器和惯性传感器采集数据，通过启发式粒子过滤器进行运算，不对用户使用和手机方向做任何限制。在该系统中，采用了动态步长估算算法来最小化动作上的误差并提高粒子滤波的稳定性。然后，结合磁强指纹模型和已有的幅值指纹模型设计了混合型测量模型，来改善系统性能，避免不同型号手机磁力计的校准问题。最后，利用重采样模型实现启发式粒子重采样，改进了传统的粒子滤波算法精度。同时，针对运动估计中存在的问题，本系统提出一个定位错误检测机制来解决“KidnappedRobotProblem”。实验结果表明，本系统可以实现精度为0.8-1.2
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