基于PDR/BLE的EKF室内融合定位系统研究与实现
发布时间：2021-05-26 21:08
随着移动智能终端计算能力与移动互联网的飞速发展,基于位置的服务已渗透到人们生活的每个角落。伴随着室外定位技术的相对成熟,定位的研究热点逐渐从室外转向室内。基于智能终端的高精度高稳定性的室内定位系统成为当前的研究热点与难点。在众多定位技术中,基于传感器的行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）技术定位连续但存在累积误差,精度较低;低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy,BLE）定位技术定位精度高、硬件部署简单,但无线信号易受环境影响,定位不稳定。本文在分析行人航位推算技术与低功耗蓝牙技术优缺点的基础上,研究将两者优势互补、基于EKF（Extended Kalman Filter）的高稳定性高精度的室内融合定位技术,并在智能终端实现融合定位系统。论文主要研究内容如下:（1）分析了PDR定位算法中行人的运动状态判断问题,设置一个长度为加速度频率大小的滑动窗口,根据窗口内加速度标准差判断用户运动状态。提出一种基于有限状态机的步态检测算法,从用户适应性、行走步频、手机持有方式、抗干扰性能方面对基于动态阈值的波峰检测法、自相关分析法和有限状态机法进行...
【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】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究背景与意义
1.3 国内外研究现状
1.4 主要研究内容
1.5 论文组织结构
2 室内融合定位系统相关技术介绍
2.1 行人航位推算原理
2.2 蓝牙定位原理
2.3 融合定位方法
2.4 本章小结
3 基于智能手机的行人航位推算方法研究
3.1 运动状态划分
3.2 步态检测算法
3.3 步长估计
3.4 航向角估计方法
3.5 本章小结
4 低功耗蓝牙指纹定位技术研究
4.1 蓝牙信号传播特征分析
4.2 基于信号强度加权的指纹定位方法
4.3 快速建立指纹库方法
4.4 本章小结
5 融合定位算法与系统实现
5.1 融合定位算法
5.2 室内定位系统实现
5.3 本章小结
6 总结与展望
6.1 研究成果与结论
6.2 问题与展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MEMS室内定位的姿态角解算[J]. 李蓉,李哲. 计算机与数字工程. 2017(12)
[2]基于超宽带技术的室内定位系统设计[J]. 陈伟森,裴海龙,夏睿灿. 计算机测量与控制. 2017(11)
[3]iBeacon技术下PDR增强的室内定位方法设计[J]. 吴坚,王秀. 福州大学学报(自然科学版). 2017(05)
[4]基于RSSI测距滤波优化的加权质心定位算法[J]. 艾华,李艳. 计算机工程与设计. 2017(10)
[5]智能移动平台融合定位技术综述[J]. 裴凌,刘东辉,龚正,赵毅. 导航定位与授时. 2017(05)
[6]高斯函数定权的改进KNN室内定位方法[J]. 毕京学,甄杰,汪云甲,刘笑笑. 测绘通报. 2017(06)
[7]可见光定位关键技术的研究与展望[J]. 吴楠,杨爱英,冯立辉,忻向军. 南京信息工程大学学报(自然科学版). 2017(02)
[8]基于地磁辅助的室内行人定位航向校正方法[J]. 马明,宋千,李杨寰,谷阳,周智敏. 电子与信息学报. 2017(03)
[9]基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别[J]. 路永乐,张欣,龚爽,周帆,刘宇. 中国惯性技术学报. 2016(05)
[10]蓝牙和地图辅助行人航位推算的室内定位系统[J]. 赵小平,胡安冬,赵文晔. 测绘科学. 2016(07)
博士论文
[1]基于可见光的室内定位与智能感知[D]. 胡益清.中国科学技术大学 2017
[2]惯性行人导航系统的算法研究[D]. 赵红宇.大连理工大学 2015
[3]基于粒子滤波框架目标跟踪优化算法的研究[D]. 孟军英.燕山大学 2014
[4]基于ZigBee的位置指纹法室内定位技术研究[D]. 李方.哈尔滨工业大学 2012
[5]基于学习算法的WLAN室内定位技术研究[D]. 邓志安.哈尔滨工业大学 2012
[6]基于GPS和自包含传感器的行人室内外无缝定位算法研究[D]. 陈伟.中国科学技术大学 2010
[7]基于WLAN的室内定位技术研究[D]. 张明华.上海交通大学 2009
硕士论文
[1]融合RSSI和IMU数据的高可靠性定位方法[D]. 郭龙飞.武汉大学 2017
[2]基于粒子滤波的Wi-Fi和惯性传感器融合定位算法的研究与实现[D]. 闫中亚.中国矿业大学 2016
[3]基于iBeacon技术的室内定位系统的研究和实现[D]. 申邵辉.湖南师范大学 2016
[4]基于陀螺仪和加速度计的路径复原方法研究[D]. 詹德杰.黑龙江大学 2016
[5]多传感器信息融合的室内三维定位算法与实现[D]. 余前勇.中国矿业大学 2015
[6]基于Wi-Fi的商场导航导购系统的研究与设计[D]. 黄梓昊.中山大学 2013
[7]基于惯性测量和RSSI的个人室内定位系统[D]. 胡伟娅.上海交通大学 2013
[8]基于单目视觉的室内目标定位技术研究[D]. 王婷婷.天津大学 2012
[9]基于室内定位的消防应急疏散指挥模型研究[D]. 魏焕.电子科技大学 2015
本文编号：3207068
【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】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究背景与意义
1.3 国内外研究现状
1.4 主要研究内容
1.5 论文组织结构
2 室内融合定位系统相关技术介绍
2.1 行人航位推算原理
2.2 蓝牙定位原理
2.3 融合定位方法
2.4 本章小结
3 基于智能手机的行人航位推算方法研究
3.1 运动状态划分
3.2 步态检测算法
3.3 步长估计
3.4 航向角估计方法
3.5 本章小结
4 低功耗蓝牙指纹定位技术研究
4.1 蓝牙信号传播特征分析
4.2 基于信号强度加权的指纹定位方法
4.3 快速建立指纹库方法
4.4 本章小结
5 融合定位算法与系统实现
5.1 融合定位算法
5.2 室内定位系统实现
5.3 本章小结
6 总结与展望
6.1 研究成果与结论
6.2 问题与展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MEMS室内定位的姿态角解算[J]. 李蓉,李哲. 计算机与数字工程. 2017(12)
[2]基于超宽带技术的室内定位系统设计[J]. 陈伟森,裴海龙,夏睿灿. 计算机测量与控制. 2017(11)
[3]iBeacon技术下PDR增强的室内定位方法设计[J]. 吴坚,王秀. 福州大学学报(自然科学版). 2017(05)
[4]基于RSSI测距滤波优化的加权质心定位算法[J]. 艾华,李艳. 计算机工程与设计. 2017(10)
[5]智能移动平台融合定位技术综述[J]. 裴凌,刘东辉,龚正,赵毅. 导航定位与授时. 2017(05)
[6]高斯函数定权的改进KNN室内定位方法[J]. 毕京学,甄杰,汪云甲,刘笑笑. 测绘通报. 2017(06)
[7]可见光定位关键技术的研究与展望[J]. 吴楠,杨爱英,冯立辉,忻向军. 南京信息工程大学学报(自然科学版). 2017(02)
[8]基于地磁辅助的室内行人定位航向校正方法[J]. 马明,宋千,李杨寰,谷阳,周智敏. 电子与信息学报. 2017(03)
[9]基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别[J]. 路永乐,张欣,龚爽,周帆,刘宇. 中国惯性技术学报. 2016(05)
[10]蓝牙和地图辅助行人航位推算的室内定位系统[J]. 赵小平,胡安冬,赵文晔. 测绘科学. 2016(07)
博士论文
[1]基于可见光的室内定位与智能感知[D]. 胡益清.中国科学技术大学 2017
[2]惯性行人导航系统的算法研究[D]. 赵红宇.大连理工大学 2015
[3]基于粒子滤波框架目标跟踪优化算法的研究[D]. 孟军英.燕山大学 2014
[4]基于ZigBee的位置指纹法室内定位技术研究[D]. 李方.哈尔滨工业大学 2012
[5]基于学习算法的WLAN室内定位技术研究[D]. 邓志安.哈尔滨工业大学 2012
[6]基于GPS和自包含传感器的行人室内外无缝定位算法研究[D]. 陈伟.中国科学技术大学 2010
[7]基于WLAN的室内定位技术研究[D]. 张明华.上海交通大学 2009
硕士论文
[1]融合RSSI和IMU数据的高可靠性定位方法[D]. 郭龙飞.武汉大学 2017
[2]基于粒子滤波的Wi-Fi和惯性传感器融合定位算法的研究与实现[D]. 闫中亚.中国矿业大学 2016
[3]基于iBeacon技术的室内定位系统的研究和实现[D]. 申邵辉.湖南师范大学 2016
[4]基于陀螺仪和加速度计的路径复原方法研究[D]. 詹德杰.黑龙江大学 2016
[5]多传感器信息融合的室内三维定位算法与实现[D]. 余前勇.中国矿业大学 2015
[6]基于Wi-Fi的商场导航导购系统的研究与设计[D]. 黄梓昊.中山大学 2013
[7]基于惯性测量和RSSI的个人室内定位系统[D]. 胡伟娅.上海交通大学 2013
[8]基于单目视觉的室内目标定位技术研究[D]. 王婷婷.天津大学 2012
[9]基于室内定位的消防应急疏散指挥模型研究[D]. 魏焕.电子科技大学 2015
本文编号：3207068
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