基于自优化粒子滤波的融合室内定位算法研究

发布时间：2017-09-26 22:04

  本文关键词：基于自优化粒子滤波的融合室内定位算法研究

  更多相关文章： 室内定位 行人航位推算 WiFi位置指纹 粒子滤波

【摘要】：随着移动互联网的兴起,位置服务已经成为人们必不可少的生活服务,特别是在GPS覆盖不到的室内复杂环境中。WiFi是应用最为广泛的室内定位技术之一。然而由于多径效应和室内环境多变等因素造成的信号波动,影响了基于WiFi的室内定位精度。此外,行人在室内走动也会改变WiFi信号的强度,且没法做到实时的WiFi指纹数据库匹配,因此基于WiFi的室内定位对于运动中行人位置的高精度定位效果也不好。为了处理上述问题,本文提出一种基于运动预测的算法修正WiFi指纹,并对行人航位推算进行改进用于提高了短距离室内定位跟踪的精度。由于行人航位推算随时间有累计误差不适合长时间运动行人定位,最后提出一种基于自由化粒子滤波的融合室内定位算法。论文主要研究工作如下:首先,提出一种基于运动预测的WiFi指纹算法,包括RSS秩指纹算法和运动预测方法,对WiFi位置指纹算法进行改善。针对恶劣环境引起的信号衰落以及不同终端的差异,联合RSS秩指纹算法与贝叶斯算法进行匹配定位,即使用RSS秩向量进行相似度测量确定位置相近区域,然后在这些相近区域内采用贝叶斯匹配算法进一步定位。而就信号波动依旧影响定位精度问题,采用运动预测方法推断贝叶斯算法估计结果的合理性,并作出一定的修正。仿真结果表明基于运动预测的WiFi指纹算法能够有效地提高室内定位的精度。其次,提出了自学习阈值步伐检测算法和改进式整合步长估计算法,对行人航位推算进行改进。针对行人步态受到自身与环境的影响问题进行研究,分析加速度信号图形,自学习地实时改进阈值来检测步伐。然后分析快步、常步以及静止状态下的步长,改进并整合步长算法来估算步长。仿真结果表明改进后的行人航位推算能够在短时间跟踪过程中更好地提高定位精度。最后,提出了一种融合室内定位算法,采用自优化粒子滤波对改进后的行人航位推算与WiFi位置指纹算法进行融合室内定位。为确定室内定位初始绝对位置,针对行人从室外进入室内,提出室内外无缝切换算法,借助高海拔卫星GPS的特性找到合适切换点作为初始绝对位置,若在室内则WiFi静态定位确定初始绝对位置。然后,针对多样性匮乏的粒子不能更好地进行融合定位这一问题,提出自优化粒子滤波算法,在重采样保留高权重粒子后,将低权重粒子的特性嵌入已复制的高权重粒子中来提高多样性,最后进行融合定位。仿真结果表明基于自优化粒子滤波的融合室内定位跟踪算法在无需增设额外设备以及低粒子计算量的基础上误差可以维持1.78m左右,提高了室内定位的精确度和鲁棒性。
【关键词】：室内定位 行人航位推算 WiFi位置指纹 粒子滤波
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 论文研究背景及意义9-10
• 1.2 室内定位跟踪技术的研究现状10-15
• 1.2.1 无线定位技术10-12
• 1.2.2 惯性定位技术12-14
• 1.2.3 室内融合定位技术14-15
• 1.3 论文研究内容及章节安排15-17
• 第二章 室内定位技术17-26
• 2.1 基于WiFi的室内定位技术17-20
• 2.1.1 基于几何测距的传播模型室内定位法17-18
• 2.1.2 基于场景分析的位置指纹室内定位法18-20
• 2.2 基于惯性传感器的行人航位推算20-22
• 2.2.1 惯性导航20-22
• 2.2.2 行人航位推算22
• 2.3 粒子滤波22-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 基于运动预测的Wi Fi指纹修正算法26-36
• 3.1 WiFi信号波动问题26-27
• 3.2 RSS秩指纹算法27-29
• 3.2.1 RSS秩指纹算法结构27-29
• 3.2.2 相似度测量29
• 3.3 运动预测修正贝叶斯算法29-33
• 3.3.1 贝叶斯算法指纹定位30-31
• 3.3.2 运动预测及判定31-33
• 3.4 实验仿真与分析33-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 改进的行人航位推算算法36-44
• 4.1 WiFi对运动行人定位的精度问题36
• 4.2 行人姿态分解36-40
• 4.2.1 行人步伐检测36-38
• 4.2.2 行人步长估计38-40
• 4.2.3 行进方向估计40
• 4.3 实验仿真与分析40-43
• 4.4 本章小结43-44
• 第五章 自优化粒子滤波融合算法44-63
• 5.1 引言44
• 5.2 融合算法框架44-45
• 5.3 终端初始化绝对位置45-51
• 5.3.1 入口区GPS信号特性46-47
• 5.3.2 基于信噪比的切换方法47-51
• 5.4 自优化粒子滤波融合定位51-57
• 5.4.1 粒子滤波问题51
• 5.4.2 基于蒙特卡洛的粒子滤波51-53
• 5.4.3 融合定位53-57
• 5.5 实验仿真与分析57-62
• 5.6 本章小结62-63
• 第六章 总结与展望63-65
• 6.1 总结63-64
• 6.2 展望64-65
• 参考文献65-69
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文69-70
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目70-71
• 致谢71

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本文编号：925962