基于Wi-Fi與慣性技術(shù)的室內(nèi)定位方法研究及融合實現(xiàn)

發(fā)布時間：2020-03-31 22:48

【摘要】：基于室內(nèi)位置服務(wù)的人員定位、安全救援、廣告精準(zhǔn)投放等擁有巨大的應(yīng)用價值。成熟.的GPS定位服務(wù),由于衛(wèi)星信號在穿透建筑物時衰減嚴(yán)重,所以無法提供可靠的室內(nèi)位置服務(wù)。為了解決室內(nèi)位置服務(wù)的問題,研究者們提出了多種不同的室內(nèi)定位技術(shù)。本文研究了國內(nèi)外現(xiàn)有的室內(nèi)定位技術(shù),以及分析了室內(nèi)定位服務(wù)無法普及的原因后,圍繞Wi-Fi指紋定位和慣性定位實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)展開研究工作。重點包含基于梯度提升算法(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)的 Wi-Fi 位置指紋定位實現(xiàn)、基于隨機森林(Random Forest,RF)的定位誤差修正模型的實現(xiàn)、基于Android手機慣性傳感器的行人軌跡推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)定位實現(xiàn)以及兩種定位方法融合定位的實現(xiàn),主要研究重點如下:本文采用GBDT算法來改善指紋匹配定位模型的定位性能,使用離線階段采集的數(shù)據(jù)作為GBDT算法的訓(xùn)練輸入,建立在線定位模型。之后,針對室內(nèi)環(huán)境變化引起的定位模型精度降低問題,設(shè)計了基于RF的定位誤差修正模型,模型首先利用GBDT定位模型預(yù)測當(dāng)前環(huán)境下的位置坐標(biāo),計算預(yù)測坐標(biāo)與真實坐標(biāo)在x,y方向上的誤差,然后將誤差和接收信號強度作為RF的訓(xùn)練輸入,建立信號強度和誤差的非線性回歸模型。定位時,利用訓(xùn)練好的RF模型預(yù)測定位誤差,然后對GBDT定位模型預(yù)測的定位坐標(biāo)進行修正,得到最終的定位結(jié)果。針對傳統(tǒng)峰值法,在步態(tài)發(fā)生變化時,檢測精度降低的問題,提出了改進的步態(tài)檢測模型,利用設(shè)定的時間閾值和振幅閾值對加速度數(shù)據(jù)的波峰和波谷提出多條件的約束檢測。之后對步長估算和航向角檢測進行了分析,并對基于Android手機的PDR定位進行了驗證。最后針對Wi-Fi定位軌跡連續(xù)性差,扎堆、跳躍現(xiàn)象明顯和PDR定位無法消除累計誤差的問題,設(shè)計了兩種Wi-Fi和PDR融合定位的模型,一是基于擴展卡爾曼濾波的融合定位模型,二是基于條件判定的融合定位模型。實驗表明,融合定位模型能夠有效改善兩者單獨定位時存在的問題。
【圖文】：

定位模型,無線信號,傳播時間,節(jié)點

成的圓周方程組，從而估算出盲節(jié)點的位置坐標(biāo)信息。ＴＯＡ定位要求各節(jié)點擁有精確的時鐘逡逑同步，精確的定位至少需要３個錨節(jié)點協(xié)作完成。假設(shè)不考慮三維空間的影響，在二維平面逡逑中，測得距離后，結(jié)合三邊定位可以計算出盲節(jié)點的位置。圖２．１是ＴＯＡ定位的定位模型。逡逑圖２．１邋ＴＯＡ定位模型逡逑無線信號從錨節(jié)點Ａｈ，％）、Ｂ（ｘ２，ｊｋ２）、Ｃ0ｃ３，＿ｙ３）到盲節(jié)點Ｄ（ｘ，＿ｙ）的傳播時間分別為、逡逑Ａ？２、Ａｂ電磁波在自由空間的傳播速度為ｃ，可以得到方程組：逡逑＾Ｊ（ｘｉ－ｘ）２邋＋（ｙｌ－ｙ）２邋＝ｃＡｒｔ逡逑＜」（ｘ２邋－－少）－＝ｃＡｔ－，邐（２．１）逡逑ｙｊ（ｘ３－ｘ）２邋＋邋（ｙ３－ｙ）２邋＝ｃＡ／３逡逑對式（２．１）進行求解，可以得到盲節(jié)點的位置坐標(biāo)。但是在實際環(huán)境中，，由于測量誤差逡逑７逡逑

定位模型