本文關(guān)鍵詞：基于智能手機(jī)平臺(tái)的地磁室內(nèi)定位系統(tǒng)

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 地磁場(chǎng) 粒子濾波 智能手機(jī)

【摘要】：近年來,利用地磁場(chǎng)作為位置指紋的室內(nèi)定位技術(shù)顯示出其獨(dú)特的優(yōu)越特性(如無需基礎(chǔ)設(shè)施、精度高、穩(wěn)定等),逐漸成為研究的熱點(diǎn)。在眾多基于地磁場(chǎng)的室內(nèi)定位算法中,粒子濾波算法被認(rèn)為是最有前景的定位算法之一,被用來解決地磁指紋唯一性不高、傳感器偏差或噪聲等問題,并提高定位精度。但是,現(xiàn)有的基于粒子濾波算法的地磁室內(nèi)定位系統(tǒng)一方面容易被行為模型誤差影響,導(dǎo)致定位誤差大且容易失效,系統(tǒng)可靠性不高,另一方面定位時(shí)對(duì)手機(jī)的使用有非常強(qiáng)的限制,如手機(jī)方向必須和用戶朝向始終保持一致,從而給實(shí)際應(yīng)用帶來諸多不便。本文提出了一套完整的構(gòu)建基于智能手機(jī)平臺(tái)的地磁室內(nèi)定位系統(tǒng)的解決方案,其核心是我們改進(jìn)的一個(gè)可靠性增強(qiáng)的粒子濾波算法,該算法在傳統(tǒng)粒子濾波算法的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)(包括行為模型,觀測(cè)模型和重采樣算法)加入了多項(xiàng)創(chuàng)新,顯著提高了粒子濾波定位算法的魯棒性和可用性。本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)在于：1.本文采用粒子濾波算法應(yīng)對(duì)地磁信號(hào)作為位置指紋的不足,分析了實(shí)際中用戶行為噪聲對(duì)整體定位算法的影響,在此基礎(chǔ)上,指出了粒子濾波算法在進(jìn)行地磁定位時(shí)三個(gè)有待優(yōu)化的關(guān)鍵步驟,建立了系統(tǒng)的宏觀結(jié)構(gòu)。2.提高系統(tǒng)定位精度和魯棒性。為了減小行為模型中的誤差,提高系統(tǒng)的魯棒性,我們提出了一個(gè)動(dòng)態(tài)步長(zhǎng)估計(jì)算法,實(shí)時(shí)精確估算用戶步長(zhǎng)和一個(gè)動(dòng)態(tài)卡爾曼濾波算法,用來更精確地測(cè)算手機(jī)朝向的變化。在觀測(cè)模型中,我們提出了一個(gè)混合地磁指紋匹配模型,它通過融合地磁密度指紋匹配模型和HV指紋匹配模型顯著提高了定位算法的性能。3.提升系統(tǒng)靈活性和用戶體驗(yàn)。觀測(cè)模型中提出的利用磁場(chǎng)強(qiáng)度變化率的匹配模型效避免了校準(zhǔn)不同手機(jī)磁強(qiáng)計(jì)的偏差,提高了系統(tǒng)的易用性。改進(jìn)的粒子濾波算法的行為模型和觀測(cè)模型都是獨(dú)立于手機(jī)的朝向和姿態(tài)的,所以定位時(shí),不再需要限制手機(jī)朝向。重采樣算法中,我們提出了啟發(fā)式重采樣算法,有效解決了朝向偏角(手機(jī)朝向和用戶朝向的夾角)變化引起的機(jī)器人綁架等問題,從而更進(jìn)一步放寬了對(duì)手機(jī)使用的限制,使得用戶定位過程中,可以隨意使用手機(jī)做其他事情。4.增強(qiáng)系統(tǒng)的整體可用性。為了降低粒子濾波算法的計(jì)算負(fù)載,我們提出了分批遞進(jìn)重采樣算法,根據(jù)需求動(dòng)態(tài)改變粒子數(shù)量,降低服務(wù)器計(jì)算成本。最后,我們還通過實(shí)驗(yàn)分析總結(jié)了易引發(fā)“機(jī)器人綁架問題,,的幾種場(chǎng)景和對(duì)應(yīng)的傳感器模式,并提出了相關(guān)識(shí)別算法,當(dāng)檢測(cè)到這種狀態(tài)時(shí)重啟定位算法。本文通過大量的實(shí)際場(chǎng)景中的實(shí)驗(yàn)全面評(píng)估了我們的地磁定位系統(tǒng)的性能,結(jié)果表明該系統(tǒng)在大型的室內(nèi)場(chǎng)景中平均定位精度是1-2米。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 地磁場(chǎng) 粒子濾波 智能手機(jī)
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.53;TN713
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 緒論13-22
• 1.1 課題背景及研究目的和意義13-14
• 1.2 基于地磁場(chǎng)的室內(nèi)定位系統(tǒng)概述14-15
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及現(xiàn)有技術(shù)不足15-19
• 1.3.1 國(guó)內(nèi)外對(duì)室內(nèi)定位技術(shù)研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3.2 現(xiàn)有技術(shù)存在的問題17-19
• 1.4 本文內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)19-22
• 第二章 相關(guān)技術(shù)背景22-29
• 2.1 基本概念22
• 2.2 貝葉斯濾波算法22-23
• 2.3 卡爾曼濾波算法23-25
• 2.4 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法25-26
• 2.5 粒子濾波算法26-29
• 第三章 磁強(qiáng)計(jì)和室內(nèi)地磁場(chǎng)特性29-34
• 3.1 智能手機(jī)磁強(qiáng)計(jì)的特性29-31
• 3.2 室內(nèi)地磁場(chǎng)的特性31-32
• 3.3 小結(jié)32-34
• 第四章 系統(tǒng)及算法框架34-40
• 4.1 系統(tǒng)框架34-35
• 4.2 算法框架35-39
• 4.3 小結(jié)39-40
• 第五章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)40-58
• 5.1 用戶行為估算模型40-47
• 5.1.1 計(jì)步算法40-41
• 5.1.2 動(dòng)態(tài)步長(zhǎng)估計(jì)算法41-43
• 5.1.3 朝向變化的測(cè)算與朝向偏角的變化43-47
• 5.2 地磁指紋匹配模型47-50
• 5.3 分批遞進(jìn)重采樣算法50-54
• 5.4 機(jī)器人綁架問題54-57
• 5.5 小結(jié)57-58
• 第六章 實(shí)驗(yàn)58-75
• 6.1 地磁指紋收集58-59
• 6.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景59-60
• 6.3 計(jì)步算法60-61
• 6.4 動(dòng)態(tài)步長(zhǎng)估計(jì)算法61-62
• 6.5 啟發(fā)式重采樣算法62-63
• 6.6 不同的地磁匹配模型63-64
• 6.7 分批遞進(jìn)重采樣算法64-68
• 6.8 系統(tǒng)評(píng)估68-73
• 6.9 小結(jié)73-75
• 第七章 總結(jié)與展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-82
• 簡(jiǎn)歷與科研成果82-83
• 致謝83-84

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中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：1001544