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文档简介
基于手机端的室内定位技术综述 1 11.1.1PDR基本原理 11.1.2步频探测算法 21.1.3步长估计 31.1.4航向估计 4 51.1.1地磁定位原理 51.1.2地磁匹配算法 51.3卡尔曼滤波 61.1行人航位推算技术(PedestrianDeadReckoning1.1.1PDR基本原理的精密程度。随着MEMS技术发展,低成本消费级惯性元件得到快速发展,但它们的稳定性和精度都比较差,在一些研究中通常将IMU安置在行人脚上,通图2-1行人航位推算基本原理在图2-1中,坐标轴代表导航坐标系中的北方向(N)和东方向(E),行人的初PDR算法可以分为步频探测、步长估计与航向估计三1.1.2步频探测算法PDR算法将行人运动分解为一步步位移的累加,错误地探测步频将直接导致定位误差,所以准确地探测行人步频至关重要。由于多数手机内置三轴加速度计,它测量的是运动加速度和地球重力加速度的组合,加速度轴上的分量取决于手机的方向和倾斜角度,由于用户可以使手机处于任意方向(包括在口袋中),并且手机的倾斜和方向在一个步骤的间隔期间可能改变,因此单独使用一的做法有两种:(1)将原始加速度进行坐标转换,得到导航坐标系的加速度,然后利用消除重力加速度的Z轴加速度探测步态。(2)将原始加速度的求模量,然基于加速度数据的步频探测方法有阈值法、峰值检测法、有限状态机法、自相关法、频域探测法等,本文主要介绍有限状态机。由于MEMS传感器制作行人每走一步,可以分为8个状态,如图2-3所示,并且设定了5个阈值,它们分别是加速度输入(Input)、运动检测阈值(Thr)、峰值阈值(Thrpp)、谷值阈Input>ThrThrap<Input<ThrppInput>Thrneg②Thrp<Input<ThrppInput>Thrnp5图2-3有限状态机算法进行步频探测算法图Figure2-3StepdetZ轴垂直于手机屏幕并指向屏幕外,Y轴垂直于X轴与Z轴确定的平面。手由于智能手机中的加速度数据和磁力计数据是在手机坐标系下得到的,而PDR定位的目的是获得行人在地理坐标系中的位置,因此有时需要对坐标系进图2-4地理坐标系与手机坐标系Figure2-4Geographiccoordinatesystemand立的地磁基准图进行匹配,通过一定的匹配算法获取用户的当前位置。图2-5为数据处理地磁基准图位置信息在线阶段离线阶段Figure2-5Flowofgeomagneticfingerprintpo地磁匹配算法有单点匹配与序列匹配两种模式。单点匹配常见的算法有K指纹的空间距离,并将最小的K个点的坐标均值作为定位结果。WKNN算法是CorrelationCoefficient,COR)和归一化互相关法(NormalizedCrossCorrelation明两个序列越接近,代表性的算法有平均绝对差(MeanAbsoluteDifference,MAD)、均方差(MeanSquareDifference,MSD)。1.3卡尔曼滤波以这种最优估计
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