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基于DTW的地磁指纹定位方法

发布时间:2020-12-14 07:01
  针对动态时间规整匹配(DTW)的奇异性问题,利用克里金插值方法(Kriging)基于156个参考点插值得到545个指纹点建立后台指纹库以减少离线采集的工作量,采用二次加权质心算法对DTW进行改进,首先利用一次加权质心算法获得结果位置点的初始位置,再用二次质心加权算法对定位结果位置点进行偏远误差点的剔除,最终获得可靠性较高的定位结果。实验表明,利用Kriging可以节省71.4%的工作量;在走廊和大厅的环境中定位精度分别可以达到2.01 m和4.19 m。改进的DTW在长廊和大厅环境中的平均定位误差分别为1.64 m和2.74 m,较原算法在定位精度上有明显提升。 

【文章来源】:传感技术学报. 2020年01期 北大核心

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

基于DTW的地磁指纹定位方法


图1 时间序列模型

流程图,算法,地磁,流程图


DTW算法流程图

框架图,框架,阶段,地磁


系统框架

【参考文献】:
期刊论文
[1]一种基于蓝牙室内指纹定位的贝叶斯改进算法[J]. 郭英,冯茗杨,孙玉曦,姬现磊,刘清华.  测绘通报. 2019(05)
[2]地磁室内定位技术研究[J]. 周家鹏,汪云甲,李昕,曹晓祥,曹鸿基.  测绘通报. 2019(01)
[3]基于DTW的室内指纹定位方法[J]. 徐莉莉,范洪,胡军国.  传感器与微系统. 2018(11)
[4]基于粒子滤波联合算法的地磁室内定位[J]. 黄鹤,仇凯悦,李维,罗德安.  西南交通大学学报. 2019(03)
[5]基于地磁指纹和PDR融合的手机室内定位系统[J]. 李思民,蔡成林,王亚娜,邱云翔,黄艳虎.  传感技术学报. 2018(01)
[6]基于动态时间规整距离指纹匹配的Wi-Fi网络室内定位算法[J]. 张明洋,陈剑,闻英友,赵宏,王玉刚.  计算机应用. 2017(06)
[7]WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法[J]. 陈国良,张言哲,汪云甲,孟晓林.  测绘学报. 2015(12)
[8]区域地磁测量实验及水下载体对周围磁场的影响分析[J]. 张杨,康崇,吕金库,杨月芳,张悦.  中国惯性技术学报. 2011(02)
[9]距离加权反比插值法和克里金插值法的比较[J]. 靳国栋,刘衍聪,牛文杰.  长春工业大学学报(自然科学版). 2003(03)

硕士论文
[1]地磁室内定位导航系统的研究与实现[D]. 薛程.电子科技大学 2017
[2]基于地磁指纹的室内导航系统设计与实现[D]. 邬锦彬.浙江工业大学 2016



本文编号:2916030

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