基于WIFI与惯性技术的行人室内定位算法研究
发布时间:2017-03-31 05:02
本文关键词:基于WIFI与惯性技术的行人室内定位算法研究,,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:基于位置的服务在安全急救、医护管理、人员跟踪、道路导航、定位广告等许多领域都具有巨大的应用价值。成熟GNSS技术在室外提供高精度的实时定位导航,而因建筑物等遮挡导致室内的卫星信号急剧衰减甚至不存在,使得在室内环境无法通过卫星系统实现位置的实时获取。本文围绕具有室内位置服务功能的WIFI定位和惯性测量定位关键技术开展研究,重点涵盖基于双重指纹数据库类匹配的WIFI定位系统实现、基于实时补偿修正航向的惯性测量行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)定位系统实现以及二者定位方法的融合应用,主要研究成果如下:针对走廊空间域的狭长特性,提出按照三角形结构布设指纹点采集数据,以同等的定位精度却可降低1/2的离线采样工作量;利用最大信号强度RSS对指纹数据作聚类处理,以动静态定位实验确定了最优聚类参数;提出了聚类指纹数据库双重类匹配方法,以实时信号接入点地址信息与指纹类中心地址向量作粗匹配,确定大致类范围,然后利用信号强度值与可能类中心矢量之间距离作精匹配确定唯一类,提高匹配的准确率及缩减指纹点匹配空间。提出一种简单参数对波峰-波谷检测具备多重约束的步态识别方法,只需设定振幅阈值ad和步态时间阈值tdD两个参数进行幅值约束、幅值差约束和双重时间差约束。经实测数据验证,该方法对正常步行与跑步两种运动模式的步态均具有识别正确率高、通用性强、完全实时检测的特性。针对原始方向传感数据的航向偏差,提出了借助指纹几何信息基于KALMAN滤波实时补偿航向估算方法,提高定向准确性,抑制定位误差的累积,改进惯性航位推算定位精度。针对WIFI定位回跳、扎堆等不稳定现象,实现了两种WIFI与惯性测量自适应滤波融合模型,一是基于位移约束自适应确权的平滑滤波融合方法,当WIFI系统出现大误差时,依赖PDR定位的高精度,平滑WIFI定位结果,提高室内定位的稳定性;二是自适应模型噪声的扩展KALMAN滤波融合方法,实测数据表明,该模型优于平滑滤波方法,对WIFI粗差具有抗差作用,不仅有效削弱WIFI定位回跳或扎堆等不稳定性,还可解决基于原始航向PDR的误差累积以及解决基于改正型航向PDR无法自身修正因初始位置偏差导致的定位误差等问题,提高室内定位定位精度,增强用户体验。
【关键词】:WIFI定位系统 PDR定位系统 补偿航向估算 平滑滤波融合 KALMAN滤波融合
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN92
【目录】:
- 致谢4-5
- 摘要5-6
- Abstract6-18
- 变量注释表18-19
- 1 绪论19-25
- 1.1 课题来源19
- 1.2 研究背景及意义19-20
- 1.3 国内外研究现状分析20-22
- 1.4 主要研究内容22
- 1.5 论文结构安排22-25
- 2 典型室内定位基本模型25-35
- 2.1 WIFI技术定位基本原理25-29
- 2.2 惯性技术定位基本原理29-31
- 2.3 WIFI与惯性测量融合定位31-34
- 2.4 本章小节34-35
- 3 基于双重类匹配运算的WIFI定位技术35-57
- 3.1 指纹点布局结构设计35-39
- 3.2 离线数据采集及预处理39-41
- 3.3 最大RSS聚类方法参数确定41-49
- 3.4 在线双重类匹配运算49-54
- 3.5 WKNN定位算法54-55
- 3.6 本章小结55-57
- 4 基于航向实时补偿的惯性定位技术57-87
- 4.1 传感器原始数据分析57-62
- 4.2 简参多约束的步态检测62-71
- 4.3 不同运动模式的步长计算71-76
- 4.4 基于KALMAN滤波的航向实时补偿76-85
- 4.5 本章小结85-87
- 5 WIFI与惯性测量自适应滤波融合定位87-100
- 5.1 位移约束自适应确权的平滑滤波融合87-88
- 5.2 自适应模型噪声的EKF滤波融合定位88-90
- 5.3 实例分析90-99
- 5.4 本章小结99-100
- 6 总结与展望100-102
- 6.1 总结100-101
- 6.2 展望101-102
- 参考文献102-108
- 作者简历108-110
- 学位论文数据集110
【参考文献】
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本文编号:278934
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