基于Android的PDR和WiFi指纹融合室内定位技术研究

发布时间：2017-11-01 02:26

  本文关键词：基于Android的PDR和WiFi指纹融合室内定位技术研究

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【摘要】：随着三大通信运营商“4G+”技术发力和基于“互联网+”相关产业的快速发展,基于位置的服务(Location-based Services,LBS)在市场营销、抢险救灾、仓储物流等诸多领域得到了广泛应用。在室外环境中,基于全球定位系统(GPS)或北斗卫星导航系统(BDS)的位置服务得到深入研究和广泛应用。在室内环境中,GPS、BDS无法提供定位服务,且主流的室内定位技术存在诸多瑕疵。基于惯性测量单元(IMU)的航位推算定位技术的数据采集传感器通常是分开地、独立地固定在移动物体的某些部位,以达到巧妙地采集运动数据和设计算法,但这限制了技术的通用性。本文探讨IMU和WiFi指纹定位技术的定位特性,研究基于Android的行人航位推算(PDR)和WiFi指纹融合室内定位技术,并重点研究了以下几个方面:(1)改进行人步伐识别算法。分析由行人步伐引起的加速度传感器信号变化规律,在局部方差分析法的基础上,新方法添加步伐起止时间点近似对称性约束条件,阐述基于方差域的步伐识别方法。相对于局部方差分析法,本文提出的步伐识别方法更进一步规范检测步伐的必要因素,提高步伐检测的准确率,同时为航向角估算提供了时间点上的界定。(2)提出基于微场景的微航向角估算方法。在室内环境中,方向传感器和陀螺仪会受外界因素干扰,导致微航向角估算误差较大,故本文提出一种基于微场景的微航向角估算方法。在微场景内,两种传感器各自测量的微航向角进行彼此佐证,提高微航向角测量的准确率,以便提高完整步伐航向角的估算精度。(3)阐述基于Android的融合室内定位方法。本文针对PDR定位技术和WiFi指纹定位技术的优劣势,在Android上实现两种定位技术的融合。WiFi指纹定位技术消除了PDR定位过程中的累积误差,PDR定位技术细化了WiFi指纹定位精度。理论分析表明,PDR与WiFi指纹定位技术优势互补,提高了室内定位精度。最后,实验表明,本文研究的步伐识别算法和航向角估算方法更进一步提高了融合室内定位的精度,可以更好满足用户定位精度需求。
【关键词】：室内定位 行人航位推算 WiFi指纹 方差域 微场景
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TP316;TN92
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.3 主要研究工作10-11
• 1.4 论文组织结构11-13
• 第二章 室内定位相关技术概述13-16
• 2.1 位置指纹定位技术13
• 2.2 基于IMU定位技术13-14
• 2.3 存在的问题及拟采取的措施14-15
• 2.4 本章小结15-16
• 第三章 基于Android的PDR相关算法改进研究16-26
• 3.1 研究内容概述16
• 3.2 步伐识别方法研究16-21
• 3.2.1 步伐数据采集与分析16-19
• 3.2.2 步伐识别算法19-21
• 3.3 微航向角估算方法研究21-25
• 3.3.1 坐标系转换21-22
• 3.3.2 微航向角估算22-25
• 3.4 本章小结25-26
• 第四章 基于Android的融合室内定位方法研究26-34
• 4.1 基于Android的PDR室内定位方法26-28
• 4.1.1 步伐识别检测26
• 4.1.2 航向角估算26-27
• 4.1.3 步长估算27-28
• 4.2 基于Android的WiFi指纹室内校正定位方法28-29
• 4.3 基于Android的融合室内定位系统分析与设计29-33
• 4.3.1 系统需求29-30
• 4.3.2 系统设计30-33
• 4.4 本章小结33-34
• 第五章 实验设计与数据分析34-41
• 5.1 实验设备与环境34-35
• 5.2 实验与数据分析35-40
• 5.2.1 步伐数识别数据分析35-36
• 5.2.2 航向角估算数据分析36-37
• 5.2.3 步长估算数据分析37
• 5.2.4 融合定位数据分析37-40
• 5.3 本章小结40-41
• 第六章 总结与展望41-43
• 6.1 工作总结41
• 6.2 研究展望41-43
• 参考文献43-46
• 致谢46-48
• 读研期间公开发表论文（著）及科研情况48

【参考文献】

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本文编号：1124858