检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向智能手机的改进有限状态机步态探测算法

武汉大学学报（信息科学版） 2023年第2期48卷 232-238页

作者：毕京学甄杰姚国标桑文刚宁一鹏郭秋英山东建筑大学测绘地理信息学院山东济南250101 中国测绘科学研究院自然资源部测绘科学与地球空间信息技术重点实验室北京100830

针对室内定位行人航位推算中步态探测算法步数识别准确率不高、同步控制不精确及位置估计偏差较大等问题,提出了一种面向智能手机平端活动的改进有限状态机步态探测算法。通过设定有限状态对应步行过程合加速度变化趋势,利用相邻合加速... 详细信息

针对室内定位行人航位推算中步态探测算法步数识别准确率不高、同步控制不精确及位置估计偏差较大等问题,提出了一种面向智能手机平端活动的改进有限状态机步态探测算法。通过设定有限状态对应步行过程合加速度变化趋势,利用相邻合加速度差值和上/下坡次数阈值实现步数识别和步态周期估计。在211 m走廊内由2名实验人员分别平端智能手机开展实验,结果表明,改进算法的步数识别准确率为100%,每一步的平均识别时间提前了0.004 s,平均位置误差为0.384 m,相比于自相关分析和加速度差分有限状态机算法,识别准确率、同步控制精度和位置估计精度分别至少提高了0.7%、60%和21.15%。改进算法在步数识别、同步控制及位置估计方面优于现有算法。

关键词：室内定位行人航位推算步态探测有限状态机合加速度差值次数阈值

基于反馈校正的WLAN与PDR融合定位方法研究

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

仪器仪表学报 2016年第2期37卷 446-453页

作者：姚团结魏东岩袁洪欧阳光洲李雯中国科学院光电研究院北京100094 中国科学院大学北京100049

在智能手机作为终端的室内定位系统中,基于WLAN的指纹定位和行人航位推算定位(PDR)是较为常用的方法。WLAN定位方式能够进行独立定位,但稳定性差;PDR定位短时间内稳定性好,但易产生累积误差且不能进行独立定位。针对上述问题,本文通过... 详细信息

在智能手机作为终端的室内定位系统中,基于WLAN的指纹定位和行人航位推算定位(PDR)是较为常用的方法。WLAN定位方式能够进行独立定位,但稳定性差;PDR定位短时间内稳定性好,但易产生累积误差且不能进行独立定位。针对上述问题,本文通过分析两种定位方式的误差特点,提出一种基于反馈校正的融合定位方法。该方法主要分为两个过程:基于自适应粒子分布的信息融合过程和基于融合信息的PDR自适应线性反馈校正过程。利用提出的融合方法,可以很好地解决一般融合方法所存在的定位结果稳定性差的问题。实验数据表明,本文提出的融合定位方法对最终的定位结果有较大的改善效果。

关键词：反馈粒子滤波融合 WLAN指纹定位行人航位推算

利用渐消自适应EKF算法进行PDR-WiFi融合定位

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

武汉大学学报（信息科学版） 2016年第11期41卷 1556-1562页

作者：胡安冬王坚汪云甲刘春燕谭兴龙李增科中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 墨尔本皇家理工大学数学与地理信息系

针对基于指纹库的WiFi定位存在的点位重积、回跳,行人航位推算算法中误差积累的问题,提出了并实现了通过一种自适应加权扩展卡尔曼滤波对两种定位算法进行松耦合。首先给出了WiFi无线定位和行人航位推算进行位置解算的原理,采用渐消因... 详细信息

针对基于指纹库的WiFi定位存在的点位重积、回跳,行人航位推算算法中误差积累的问题,提出了并实现了通过一种自适应加权扩展卡尔曼滤波对两种定位算法进行松耦合。首先给出了WiFi无线定位和行人航位推算进行位置解算的原理,采用渐消因子的自适应加权EKF算法实现了两者的融合,最后通过实测数据验证算法的有效性。试验表明,该方法在保持了WiFi定位单次定位高精度的特性的同时,继承了航位推算的连贯性,不仅减少了WiFi定位所存在的重复堆积点以及回跳点,并在一定程度上削弱了行人航位推算所存在的积累误差,提高了融合算法的效率,大大提高了室内定位的精度与稳定性。

关键词：室内定位行人航位推算扩展卡尔曼滤波 WiFi 渐消因子自适应加权

融合WiFi与可穿戴惯导模块的室内定位方法

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

仪器仪表学报 2022年第3期43卷 267-276页

作者：罗日李燕君金志昂陈博文浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310000

为解决基于智能手机的人员室内定位追踪易受手机姿态影响的问题,提出一种融合WiFi与可穿戴惯导模块的室内定位方法。通过固定在胸部的惯性测量单元实现行人航迹推算PDR定位,消除手机姿态对PDR定位的影响,采用加权贝叶斯算法实现WiFi指... 详细信息

为解决基于智能手机的人员室内定位追踪易受手机姿态影响的问题,提出一种融合WiFi与可穿戴惯导模块的室内定位方法。通过固定在胸部的惯性测量单元实现行人航迹推算PDR定位,消除手机姿态对PDR定位的影响,采用加权贝叶斯算法实现WiFi指纹定位,为PDR提供初始定位,同时基于无迹卡尔曼滤波融合WiFi定位结果与PDR定位结果,以减少PDR的累积定位误差。最后,在真实室内环境中进行大量实验,实验结果证明本文提出的加权贝叶斯WiFi定位算法相比于传统贝叶斯算法定位误差降低了51.9%,提出的融合WiFi与可穿戴惯导模块的定位方法具有更好的精度和稳定性,相比于纯PDR定位算法平均定位误差降低了65.2%,相比于完全利用手机实现的融合算法,在3种不同手机姿态下平均定位误差分别下降了12.3%、39.3%和48.4%。

关键词：行人航位推算 WiFi指纹定位无迹卡尔曼滤波可穿戴惯导模块室内定位

基于互补滤波融合WiFi和PDR的行人室内定位

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

测绘通报 2019年第5期 12-15,34页

作者：朱家松程凯周宝定林伟东深圳大学土木工程学院广东深圳518060 深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室广东深圳518060

提出了一种基于互补滤波融合Wi Fi和PDR的行人室内定位方法。首先改善Wi Fi位置指纹定位的KNN算法,通过阈值的设定,排除相似度高但实际上不可能的点,获取动态K值;然后通过行人航位推算(PDR)初始化算法,动态轨迹概率计算,确定PDR初始位置... 详细信息

提出了一种基于互补滤波融合Wi Fi和PDR的行人室内定位方法。首先改善Wi Fi位置指纹定位的KNN算法,通过阈值的设定,排除相似度高但实际上不可能的点,获取动态K值;然后通过行人航位推算(PDR)初始化算法,动态轨迹概率计算,确定PDR初始位置;最后在改进的Wi Fi和PDR的定位基础上,基于互补滤波原理,根据Wi Fi和PDR定位的不同特性,利用各自的定位优点,使用Wi Fi定位修正PDR的定位结果,通过相应权重参数的调整,输出最终融合定位结果。试验过程中,选取3种不同的室内环境区域,试验结果证明了该算法可大大提高室内定位的精度和稳定性。

关键词：室内定位位置指纹行人航位推算互补滤波

基于智能手机多携带位置的行人航向高精度估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于智能手机多携带位置的行人航向高精度估计

作者：姬现磊山东科技大学

学位级别：硕士

随着智慧城市的建设和完善,如何为用户在室内活动中提供可靠的位置服务,成为当前研究的焦点。行人航位推算(PDR)是当今复杂室内环境下定位与导航必不可少的一种技术,而航向精度是阻碍PDR定位精度提高的难点之一;另外,PDR通常以明确约束... 详细信息

随着智慧城市的建设和完善,如何为用户在室内活动中提供可靠的位置服务,成为当前研究的焦点。行人航位推算(PDR)是当今复杂室内环境下定位与导航必不可少的一种技术,而航向精度是阻碍PDR定位精度提高的难点之一;另外,PDR通常以明确约束的方式携带智能手机时,才能进行有效的导航或定位,如手持手机于身前,这为现实生活中PDR方法的推广与应用带来了较大的局限性。基于此,本文研究了航向修正的方法,深入探究了不同携带位置下航向估计的方法,主要内容如下:(1)在剖析改进启发式漂移消除算法(iHDE)和强化的iHDE算法(E-iHDE)基础上,提出了适用于智能手机PDR的进一步改进算法O-iHDE:首先增设角度阈值判断条件及上一步航向信息是否进行修正的判断,然后采用卡尔曼滤波(KF)估计航向误差,最后利用修正后的航向角校正此时刻的四元数。实验结果表明了 O-iHDE算法的有效性和稳定性,在相对复杂的情况下,将平均航向误差控制在0.5°以内,并延长了 PDR有效定位的时间。(2)探究了智能手机处于贴近耳朵打电话位置的航向估计方法,通过分析行人转弯、不同位置及位置变换时手机姿态信息,提出了主要包括位置变换识别和偏角值估计的偏角估计法。实验结果表明了偏角估计法的稳定性,在约为208m的矩形行走实验中,行人航向误差90%以上保持在15°以内,平均航向误差保持在6°以内。(3)探究了智能手机置于裤子口袋位置的航向估计方法,实现了加入巴特沃斯滤波的主成分分析法(PCA)进行航向估计,并提出利用横滚角信息解决180°模糊问题。实验结果表明了 PCA航向估计方法的可靠性,在约为208m的矩形行走实验中,行人航向误差90%以上保持在15°以内,平均航向误差保持在8°以内。(4)探究了手持手机摆臂位置的航向估计方法,充分发挥了智能手机集成多传感器的优势,提出了重力传感器匹配法,实现了加速度计匹配法及具有自适应窗口的PCA航向估计法。实验结果表明具有自适应窗口的PCA航向估计法得到的航向精度更稳定,在约为208m的矩形行走实验中,行人航向误差90%以上保持在10°以内,平均航向误差保持在4°以内。(5)为了检验O-iHDE算法适用范围,在贴近耳朵打电话、置于口袋和手持手机摆臂行走实验中,分别与偏角估计法、加入滤波的PCA航向估计法和具有自适应窗口的PCA方法相结合,实验结果表明,在贴近耳朵打电话位置下,O-iHDE算法修正航向效果显著。

关键词：智能手机行人航位推算多携带位置改进的启发式航向修正算法偏角估计法主成分分析法

基于惯性多传感器融合的室内行人导航算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于惯性多传感器融合的室内行人导航算法研究

作者：余志鹏南昌大学

学位级别：硕士

室内行人导航能在复杂封闭的室内环境下为行人提供精确的位置导航服务,其研究价值日益突显。论文针对行人导航存在的问题,从惯性多传感器融合方向对室内行人导航方法展开研究,主要研究内容有以下几个部分:论文首先阐述了行人导航的相关... 详细信息

室内行人导航能在复杂封闭的室内环境下为行人提供精确的位置导航服务,其研究价值日益突显。论文针对行人导航存在的问题,从惯性多传感器融合方向对室内行人导航方法展开研究,主要研究内容有以下几个部分:论文首先阐述了行人导航的相关理论技术基础。其中,对行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)基本技术架构进行了说明,对关键的捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)进行了理论论述,介绍了多传感器融合算法,重点对卡尔曼滤波算法进行了概述。针对全球导航卫星定位系统在室内行人导航应用中性能表现差,无线传感网络室内定位成本高昂等问题,研究了一种仅依靠陀螺仪、加速度计等惯性传感器信息的多传感器零速融合室内行人导航算法。该算法先通过SINS方法和零速步态检测算法对获取的陀螺仪和加速度计数据进行处理,得到行人的姿态、速度、位置等导航信息以及行人零速步态信息。而后,通过零速融合策略思想,利用扩展卡尔曼滤波算法融合零速信息和SINS方法的行人导航信息,使得整体室内行人导航定位精度得到改善。最后通过实验验证了该方法下室内行人导航系统的性能。针对采用卡尔曼滤波方法进行室内行人导航数据融合时精度较低的问题,提出了一种基于秩卡尔曼融合的室内行人导航算法。在PDR架构下的零速融合策略中引入秩卡尔曼滤波技术,室内行人导航系统非线性和非高斯噪声问题引起的误差在秩卡尔曼滤波及其采样机理的作用下能得到较好的抑制,利用所提算法对行人运动中测得的惯性多传感器数据进行融合处理,能够实现更加精确的室内行人导航。最后实验结果表明,该算法相对于采用扩展卡尔曼滤波方法的零速融合PDR算法有了一定的提高,使得室内行人导航定位误差减小了约18.91%。

关键词：室内行人导航行人航位推算捷联惯性导航零速融合技术卡尔曼滤波

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于运动识别的室内行人定位研究与实现

基于运动识别的室内行人定位研究与实现

作者：刘成旋上海交通大学

学位级别：硕士

随着基于位置服务LBS(Location-Based Service)的飞速发展和移动互联网的兴起,人们对室内定位和导航的需求日益旺盛。在室外占主导地位的卫星导航系统由于信号衰减问题不能在室内提供定位信息,使得室内定位技术成为了一个研究热点。智... 详细信息

随着基于位置服务LBS(Location-Based Service)的飞速发展和移动互联网的兴起,人们对室内定位和导航的需求日益旺盛。在室外占主导地位的卫星导航系统由于信号衰减问题不能在室内提供定位信息,使得室内定位技术成为了一个研究热点。智能手机的广泛普及以及微机电传感器在手机终端大量集成,使得基于微惯性传感器的室内定位方法备受关注。本文研究的是基于智能手机在室内进行高精度的行人定位.由于微惯性传感器存在不可避免的精度漂移,累积定位误差会随时间迅速增大。本文提出通过人体运动模式识别辅助行人航迹推算的方法。该方法针对不同的运动状态适配不同的步长模型参数,从而提高室内定位的精度;通过识别垂直方向上的运动模式,将行人航迹推算从二维平面拓展到三维空间。本文主要研究了以下三个方面内容:1)基于连续序列的运动模式识别行人的运动状态可以看成是由多个基本运动模式组成的连续的过程,相邻运动状态之间有着一定的关联。本文引入隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)来描述行人运动过程,利用运动状态转移概率和观察值分布概率对运动状态序列进行求解,从而提高运动模式识别的精度。2)基于增量学习的运动识别运动识别初期,由于训练样本数量有限,识别精度不高。随着训练数据不断增加,运动模式识别分类器需要对应地进行更新。本文采用增量学习算法使分类器在原有模型的基础上叠加新的训练数据进行学习并更新分类器,以保证运动分类精度保持在一个较高的水平。3)基于运动识别的行人航位推算传统的行人航位推算算法一般仅适用二维平面,而且采用固定的步长模型参数。通过使用运动模式识别获取行人当前的运动状态,构建自适应步长模型,能够提高行人航位推算的定位精度,通过垂直方向的运动识别可以将行人航迹推算拓展到三维空间。综上所述,本文研究了基于连续序列的运动模式识别、基于增量学习的运动分类器以及基于运动识别构建自适应步长模型的行人航位推算,并实现了一套完整的基于智能手机的室内行人定位系统。

关键词：室内定位行人航位推算运动模式识别自适应步长模型

基于多模无线定位技术的行人室内外导航方案研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多模无线定位技术的行人室内外导航方案研究

作者：房树志北京邮电大学

学位级别：硕士

随着智能手机的普及以及移动互联网的发展,人们对于室内外导航的服务需求也日益增加。由于室外定位技术的成熟,导航技术的重点主要集中在室内外场景的切换技术和室内定位技术上。虽然Wi-Fi技术、RFID技术和蓝牙等技术使得室内定位得到... 详细信息

随着智能手机的普及以及移动互联网的发展,人们对于室内外导航的服务需求也日益增加。由于室外定位技术的成熟,导航技术的重点主要集中在室内外场景的切换技术和室内定位技术上。虽然Wi-Fi技术、RFID技术和蓝牙等技术使得室内定位得到很大的发展,现阶段围绕室内定位的研究依然集中在提高室内定位的精度上。精确的室内定位对于公共安全、商业应用以及军事应用都具有非常重要的意义。然而室内环境非常复杂,信号传播会受到墙壁、隔板、天花板等障碍物的阻挡,引起信号发生反射、折射、衍射现象,发射信号经过多条路径、以不同的时间到达接收端,出现多径传播现象和非视距效应,使得室内定位极具挑战性。基于以上问题,本文采用以终端传感器为定位方式的行人航位推算算法(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)作为融合算法的主算法。该算法主要利用终端传感器收集加速度、磁场强度、设备角速度等传感器数据,利用姿态估计、有限状态机、主成分分析算法(Principal Component Analysis, PCA)、动态时间规整算法(Dynamic Time Warping, DTW)对数据进行降噪处理并提取行人运动的步数、步长、方向从而计算行人的位移矢量。由于传感器的误差是随时间累积的,本文引入室内地标作为融合算法的辅助算法对PDR积累误差进行校准。室内地标是利用建筑物的室内特征(电梯、楼梯、Wi-Fi指纹、声音指纹等)标记室内坐标,在行人经过地标区域时可以直接获取当前坐标从而避免了PDR算法误差的持续积累。本文在Android平台上设计实现了传感器数据和Wi-Fi数据的收集系统,并利用Java语言实现各算法模块。通过对传感器数据的处理,本文给出了PDR+室内地标融合算法的效果评估并分析了依然存在的问题。

关键词：行人航位推算状态机地标传感器动态时间规整