本文選題：行人室內(nèi)定位 + 慣性導(dǎo)航解算算法��； 參考：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年11期

【摘要】：針對(duì)微機(jī)電系統(tǒng)中慣性傳感器漂移大、精度低導(dǎo)致室內(nèi)行人定位精度不高的問題,本系統(tǒng)在慣性導(dǎo)航解算算法的基礎(chǔ)上,提出基于廣義似然比檢驗(yàn)的零速檢測(cè)算法。該方法是利用廣義似然比檢驗(yàn)對(duì)行人處于站立相或擺動(dòng)相的概率進(jìn)行估計(jì)以及進(jìn)行零速更新,提高行人定位精度。基于本文提出的行人室內(nèi)定位模型,搭建以慣性測(cè)量單元為核心的實(shí)驗(yàn)平臺(tái),評(píng)估本文算法的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明行人定位的動(dòng)態(tài)誤差為-1.814 1 m~1.451 6 m,置信度為97.61%。表明本文的行人室內(nèi)定位系統(tǒng)滿足實(shí)際定位的要求。
[Abstract]:Aiming at the problem that the inertial sensor drift is large and the precision is low in the micro-electromechanical system (MEMS), a zero-velocity detection algorithm based on the generalized likelihood ratio test is proposed in this system based on the inertial navigation algorithm.This method uses the generalized likelihood ratio test to estimate the probability of standing or swinging phase of pedestrians and to update the zero speed to improve the accuracy of pedestrian location.Based on the pedestrian indoor positioning model proposed in this paper, an experimental platform with inertial measurement unit as the core is built to evaluate the feasibility of this algorithm.The experimental results show that the dynamic error of pedestrian positioning is -1.814 1 mand 1.451 6 m, and the confidence is 97.61 m.It shows that the pedestrian indoor positioning system in this paper can meet the requirements of actual positioning.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51405198) 中央高校專項(xiàng)自主科研項(xiàng)目(JUSRP11464) 江蘇省2016年度普通高校研究生實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(SJZZ16_0219)
【分類號(hào)】：TN96

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本文編號(hào)：1773369