K均值聚类自适应零速检测人员定位技术

发布时间：2018-01-28 07:08

本文关键词： 人员定位 K均值聚类 Kalman滤波零速修正　出处：《传感技术学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：零速区间检测准确度直接制约着零速修正算法对于改善人员定位系统提供位置精度的能力。针对现有零速检测方案存在阈值设定以及训练模型准确性等问题,提出一种基于加速度幅值滑动方差开展行走步态零速区间检测方法,采用K均值聚类方法自适应纠正初始检测结果中的误检状态,构造Kalman滤波器并在零速区间以惯性系统解算的速度信息为观测量进行量测更新来限制导航误差积累。开展人员多种运动状态下的行走测试,实验结果表明K均值聚类自适应算法能对零速区间进行有效地检测,获取的位置解算误差小于2%。
[Abstract]:The accuracy of zero speed interval detection directly restricts the ability of the zero speed correction algorithm to improve the position accuracy of personnel positioning system. There are some problems such as threshold setting and training model accuracy in existing zero speed detection schemes. In this paper, a method of detecting walking gait with zero velocity interval based on sliding variance of acceleration amplitude is proposed. K-means clustering method is used to adaptively correct the error state in the initial detection results. The Kalman filter is constructed and updated with the velocity information of inertial system in the zero speed range to limit the accumulation of navigation error. The experimental results show that the K-means clustering adaptive algorithm can effectively detect the zero speed interval, and the error of position calculation is less than 2.
【作者单位】：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41304032) 高等学校博士学科点专项科研基金(新教师类)项目(20132121120005) 第8批中国博士后科学基金特别项目(2015T80265) 辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2015044) 对地观测技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(K201401) 地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金项目(14-01-05) 江西省数字国土重点实验室开放研究基金项目(DLLJ201501) 辽宁工程技术大学研究生教育创新计划(YS201608)
【分类号】：TN96;TN713
【正文快照】： 相对其他室内人员定位系统而言,基于MEMS的定位系统无需预先设置节点,完全依靠固定在行人身上的微惯性测量单元MIMU(Micro InertialMeasurement Unit)输出信息进行位置推算,具有较高的自主性[1-3]。但惯导系统的定位误差随时间三次方增长成为制约其应用时间和应用范围的主要因

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