基于多数据融合的室内定位算法研究

发布时间：2021-01-09 00:34

　　行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）技术不受外界环境干扰、成本低、短时精度高,因此在定位导航系统中,尤其是在室内、井下等复杂环境中得到了广泛的应用。然而PDR仅能实现传感坐标系下的相对定位,无法获取绝对位置信息,且惯性器件产生的积累误差使得定位精度大幅下降。针对上述问题,本文提出一套完整的基于多源数据融合的室内定位方案,其核心是挖掘地磁、Wi-Fi、建筑结构等物理环境特征,修正定位误差,从而实现实时高效的室内定位。针对PDR技术中漂移误差较大的问题,本文从两个方面进行改进:首先,在对惯性传感器输出噪声特性进行分析的基础上提出一种基于多尺度阈值函数的小波去噪方法。实验结果表明,该方法较之传统算法信噪比提高5dBm,100米范围内相对定位误差降低2.69%。其次,为提高方向角收敛速度,采用简化的分解四元数算法优化初始姿态,取代原有默认初始值,算法收敛时间由20s减少到3s,性能得到很大提高。此外,本文研究了采用多源信息融合提高定位精确性的方法。首先,通过学习室内环境中独特的物理环境特征（地磁、Wi-Fi信号等）,选取特异性较强的位置作为参考地标,为定位... 

【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

定位系统框图

icro-electromechanical Systems, MEMS)由于集成度高、体积小、便于携带等在惯导领域得到了广泛的应用。目前市场上常见的器件包括 MotionPa1700、MPU9250 等。早期的基于 MEMS 的惯导系统利用加速度双重积分获取位移，陀螺仪数据方向，磁力计提供磁北方向，辅助方向判断。而由于惯性器件本身存在零偏度随机游走等误差，随着时间推移，积累误差将大大降低定位精度。在此基，学者们提出了一种改进的行人航迹推算 PDR 技术。PDR 定位技术基于行动规律，利用加速度计估测步频和步幅，并结合陀螺仪和磁力计的数据获得信息从而推算出运动方向，算法原理框图见图 2.1，具体表达式如下：1 1 11 1 1sincost t t tt t t tx x Ly y Lψψ+ + ++ + + = + = + (中，tx 、ty 是t 时刻位置坐标，t1L+、t1ψ+分别代表性下一时刻的距离和方向1、t1y+即为估算的 t + 1时刻的位置坐标。通过每一步的位置估算可获取行人轨迹，完成行人运动定位。

格的时间同步，实际中很难操作，实现成本较高，而且在室射、多径等现象，因此不太适用于室内定位。而一般的无线射频信号强度的功能，这使得基于 RSSI 的定位方法得到广泛SI 的定位方法主要分为两类：RSSI 测距法和 RSS 指纹定位法无线传播模型反演测距，下面介绍无线传播模型。无线传播模型信号在传播过程中受到地形、建筑物和多普勒效应等影响，干扰等情况，但总体而言，随着距离的增大信号强度不断衰传播模型表达式为[38]：0010 log( )xdxdP P Ndσ= η+ 代表断点距离，数值可根据环境调节（室内为 1m），xd 为待x0d > d，0P 为0d 处的信号强度，dxP 代表待测点的信号强度（单声功率且 N ~ N(0, )σσ ，η 代表路径损耗指数。Dist


本文编号：2965617