隨著移動(dòng)智能終端計(jì)算能力與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,基于位置的服務(wù)已滲透到人們生活的每個(gè)角落。伴隨著室外定位技術(shù)的相對(duì)成熟,定位的研究熱點(diǎn)逐漸從室外轉(zhuǎn)向室內(nèi)。基于智能終端的高精度高穩(wěn)定性的室內(nèi)定位系統(tǒng)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)。在眾多定位技術(shù)中,基于傳感器的行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）技術(shù)定位連續(xù)但存在累積誤差,精度較低;低功耗藍(lán)牙（Bluetooth Low Energy,BLE）定位技術(shù)定位精度高、硬件部署簡(jiǎn)單,但無線信號(hào)易受環(huán)境影響,定位不穩(wěn)定。本文在分析行人航位推算技術(shù)與低功耗藍(lán)牙技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,研究將兩者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、基于EKF（Extended Kalman Filter）的高穩(wěn)定性高精度的室內(nèi)融合定位技術(shù),并在智能終端實(shí)現(xiàn)融合定位系統(tǒng)。論文主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）分析了PDR定位算法中行人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判斷問題,設(shè)置一個(gè)長(zhǎng)度為加速度頻率大小的滑動(dòng)窗口,根據(jù)窗口內(nèi)加速度標(biāo)準(zhǔn)差判斷用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。提出一種基于有限狀態(tài)機(jī)的步態(tài)檢測(cè)算法,從用戶適應(yīng)性、行走步頻、手機(jī)持有方式、抗干擾性能方面對(duì)基于動(dòng)態(tài)閾值的波峰檢測(cè)法、自相關(guān)分析法和有限狀態(tài)機(jī)法進(jìn)行... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究背景與意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 主要研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
2 室內(nèi)融合定位系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 行人航位推算原理
    2.2 藍(lán)牙定位原理
    2.3 融合定位方法
    2.4 本章小結(jié)
3 基于智能手機(jī)的行人航位推算方法研究
    3.1 運(yùn)動(dòng)狀態(tài)劃分
    3.2 步態(tài)檢測(cè)算法
    3.3 步長(zhǎng)估計(jì)
    3.4 航向角估計(jì)方法
    3.5 本章小結(jié)
4 低功耗藍(lán)牙指紋定位技術(shù)研究
    4.1 藍(lán)牙信號(hào)傳播特征分析
    4.2 基于信號(hào)強(qiáng)度加權(quán)的指紋定位方法
    4.3 快速建立指紋庫方法
    4.4 本章小結(jié)
5 融合定位算法與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.1 融合定位算法
    5.2 室內(nèi)定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 研究成果與結(jié)論
    6.2 問題與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于MEMS室內(nèi)定位的姿態(tài)角解算[J]. 李蓉,李哲.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2017(12)
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[9]基于MEMS慣性傳感器的人體多運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別[J]. 路永樂,張欣,龔爽,周帆,劉宇.  中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào). 2016(05)
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博士論文
[1]基于可見光的室內(nèi)定位與智能感知[D]. 胡益清.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[2]慣性行人導(dǎo)航系統(tǒng)的算法研究[D]. 趙紅宇.大連理工大學(xué) 2015
[3]基于粒子濾波框架目標(biāo)跟蹤優(yōu)化算法的研究[D]. 孟軍英.燕山大學(xué) 2014
[4]基于ZigBee的位置指紋法室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 李方.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[5]基于學(xué)習(xí)算法的WLAN室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 鄧志安.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[6]基于GPS和自包含傳感器的行人室內(nèi)外無縫定位算法研究[D]. 陳偉.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010
[7]基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 張明華.上海交通大學(xué) 2009

碩士論文
[1]融合RSSI和IMU數(shù)據(jù)的高可靠性定位方法[D]. 郭龍飛.武漢大學(xué) 2017
[2]基于粒子濾波的Wi-Fi和慣性傳感器融合定位算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 閆中亞.中國礦業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于iBeacon技術(shù)的室內(nèi)定位系統(tǒng)的研究和實(shí)現(xiàn)[D]. 申邵輝.湖南師范大學(xué) 2016
[4]基于陀螺儀和加速度計(jì)的路徑復(fù)原方法研究[D]. 詹德杰.黑龍江大學(xué) 2016
[5]多傳感器信息融合的室內(nèi)三維定位算法與實(shí)現(xiàn)[D]. 余前勇.中國礦業(yè)大學(xué) 2015
[6]基于Wi-Fi的商場(chǎng)導(dǎo)航導(dǎo)購系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D]. 黃梓昊.中山大學(xué) 2013
[7]基于慣性測(cè)量和RSSI的個(gè)人室內(nèi)定位系統(tǒng)[D]. 胡偉婭.上海交通大學(xué) 2013
[8]基于單目視覺的室內(nèi)目標(biāo)定位技術(shù)研究[D]. 王婷婷.天津大學(xué) 2012
[9]基于室內(nèi)定位的消防應(yīng)急疏散指揮模型研究[D]. 魏煥.電子科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3207068