近年來,得益于國家經(jīng)濟的日益發(fā)展,我國的城市化進程持續(xù)加快,城市建筑規(guī)劃日新月異,個人與市場對于基于位置的服務（Location Based Services,LBS）的需求也伴隨著智慧城市,智能交通,物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)概念的提出和完善在不斷地增加。隨著微機電（Micro Electro Mechanical System,MEMS）技術(shù)的不斷發(fā)展,智能手機的運算能力也越來越強大,其內(nèi)部的傳感器的種類也是越來越豐富。因此,以智能手機為媒介實現(xiàn)行人導航成為了目前在導航研究領(lǐng)域中的重要研究內(nèi)容。本文以行人導航為基礎(chǔ),研究了基于手機的無約束行人導航定位方法。論文首先分析了室內(nèi)定位技術(shù)、基于智能手機的定位技術(shù)以及基于機器學習的定位技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,結(jié)合當前以智能手機實現(xiàn)的行人導航定位技術(shù)的優(yōu)缺點和技術(shù)難點,提出了基于手機的無約束行人導航定位方法。針對手機內(nèi)傳感器精度低和使用手機時的姿態(tài)變化的特點,提出了新的航向發(fā)散抑制算法和姿態(tài)判斷算法,實現(xiàn)了在手機姿態(tài)改變下保證手機導航航向不變的功能,成功提高了手機導航定位的精度和適用性。針對智能手機中低成本慣性傳感器零偏不穩(wěn)定、誤差快速發(fā)散的特點,論文首... 

【文章來源】：南京航空航天大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

智能手機內(nèi)MEMS芯片與其對應的導航方式示意圖

勵大賽參賽者以主辦方提供的智能手機數(shù)據(jù)庫為源，開發(fā)更優(yōu)的室內(nèi)定位的導航算法軟件[30]。公開數(shù)據(jù)庫中包括了多種行為方式下采集的手機慣性傳感器數(shù)據(jù)，如不同的佩戴方式不同的運動狀態(tài)和不同的環(huán)境等，其示意圖如 1.2 所示。圖 1.1 智能手機內(nèi) MEMS 芯片與其對應的導航方式示意圖

圖 1.3 全文各章節(jié)內(nèi)容及整體框架示意圖本文共分為七章，各章節(jié)的主要研究內(nèi)容如下所述：第一章：緒論本章介紹了論文的研究背景，并對室內(nèi)定位技術(shù)、基于智能手機的定位技術(shù)的國內(nèi)狀進行了調(diào)研，簡要介紹了本文的研究目的和意義，以及論文各章節(jié)的研究內(nèi)容和架結(jié)構(gòu)。第二章：基于手機的航位推算算法本章首先利用 N 秒平均法和 Allan 方差法對手機內(nèi)傳感器進行了誤差分析，并針對采集的數(shù)據(jù)的特點，對行人航位推算算法進行了改進，并且與傳統(tǒng)捷聯(lián)慣導算法進驗分析。試驗表明，在使用手機進行行人導航時，本章中改進的算法能基本實現(xiàn)短行人導航定位。第三章：基于模擬零速修正的手機行人定位算法本章介紹了在行人導航算法中被廣泛使用的零速修正算法，針對手持手機采集的數(shù)真正意義上的零速時刻而無法使用零速修正算法的現(xiàn)狀，提出了一種模擬零速修并且對不同時刻下使用該算法的定位效果進行了分析。實驗表明，本算法能夠在僅

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于粒子濾波的PDR定位算法[J]. 鐘亞洲,吳飛,任師濤.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(08)
[2]基于零速/航向自觀測/地磁匹配的行人導航算法研究[J]. 黃欣,熊智,許建新,徐麗敏.  兵工學報. 2017(10)
[3]基于WiFi/PDR的室內(nèi)行人組合定位算法[J]. 李楠,陳家斌,袁燕.  中國慣性技術(shù)學報. 2017(04)
[4]基于行人運動模態(tài)辨識的室內(nèi)外無縫導航航向算法研究[J]. 黃欣,許建新,張苗,熊智.  傳感技術(shù)學報. 2017(06)
[5]一種顧及動靜態(tài)的室內(nèi)定位技術(shù)精度評價方法[J]. 劉克強,褚天行,畢京學,汪云甲,陳銳志.  測繪通報. 2017(05)
[6]基于UWB優(yōu)化配置的室內(nèi)行人導航方法[J]. 曾慶化,王敬賢,孟騫,熊智,錢偉行.  中國慣性技術(shù)學報. 2017(02)
[7]一種采用聯(lián)邦EKF的分布式INS/UWB人員無偏緊組合定位方法（英文）[J]. 徐元,陳熙源,崔冰波,王濱.  中國慣性技術(shù)學報. 2017(01)
[8]室內(nèi)定位方法綜述[J]. 席瑞,李玉軍,侯孟書.  計算機科學. 2016(04)
[9]基于支持向量機多分類器的室內(nèi)外場景感知算法[J]. 阮錦佳,羅丹,羅海勇.  計算機應用. 2015(11)
[10]室內(nèi)定位:分類、方法與應用綜述[J]. 阮陵,張翎,許越,鄭星雨.  地理信息世界. 2015(02)

碩士論文
[1]基于機器學習的室內(nèi)定位算法研究[D]. 周杰.電子科技大學 2018
[2]基于MIMU的行人航位推算定位系統(tǒng)[D]. 徐江穎.南昌大學 2017
[3]基于智能手機的穿戴式無縫導航定位系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D]. 張曉雪.南京航空航天大學 2017
[4]基于UWB/MEMS的高精度室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 楊洲.中國礦業(yè)大學 2015
[5]基于MIMU的單兵室內(nèi)導航算法研究[D]. 馬曉龍.國防科學技術(shù)大學 2013
[6]基于運動傳感的個人導航系統(tǒng)及算法研究[D]. 齊保振.浙江大學 2013
[7]無線定位技術(shù)及位置服務應用的研究[D]. 徐曉忻.浙江大學 2012
[8]行人導航系統(tǒng)算法研究與應用實現(xiàn)[D]. 許睿.南京航空航天大學 2008
[9]車載導航GPS/DR/MM組合定位技術(shù)的研究[D]. 王志剛.武漢大學 2005



本文編號：3317137