基于行人航迹推算的室内定位算法研究

发布时间：2018-04-05 16:17

  本文选题：行人航迹推算　切入点：扩展卡尔曼滤波　出处：《电子技术应用》2017年04期

【摘要】：针对室内定位的实际应用需求,提出了基于行人航迹推算算法(PDR)的适用于手机采集数据的室内定位方法。不同于传统的数据采集方法,该种定位方法利用手机得到加速度、陀螺仪以及地磁原始数据,通过分析加速度信号实现步频探测和步长估计。利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合各惯性传感器数据以提高方向角的解算精度。最后设计了基于Android平台的数据采集软件,可利用手机内置的传感器设备实现数据采集。经实验数据分析,该算法的定位精度优于2m,在实用的基础上具有较高的定位精度和较低的实现复杂度。
[Abstract]:In order to meet the practical requirements of indoor positioning, a new indoor location method based on pedestrian trajectory estimation algorithm (PDR) is proposed, which is suitable for mobile phone data acquisition.Different from the traditional data acquisition method, this method uses the mobile phone to obtain the acceleration, gyroscope and geomagnetic data, and realizes the step frequency detection and step size estimation by analyzing the acceleration signal.The extended Kalman filter (EKF) is used to fuse the inertial sensor data to improve the accuracy of direction angle calculation.Finally, the data acquisition software based on Android platform is designed, which can realize data acquisition by using the sensor device built in the mobile phone.The experimental data show that the localization accuracy of the algorithm is better than 2 m, and the algorithm has higher localization accuracy and lower implementation complexity on the basis of practical application.
【作者单位】： 桂林电子科技大学信息与通信学院;
【基金】：国家自然科学基金(61263028) 桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2016YZCX14)
【分类号】：TN929.53;TP212

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本文编号：1715531