本文關(guān)鍵詞：基于智能設(shè)備多傳感器感知的多層室內(nèi)定位方法研究

  更多相關(guān)文章： 多層室內(nèi)定位 行人航位推算 誤差消除 指紋 移動(dòng)狀態(tài)序列

【摘要】：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能終端的普及,使基于位置服務(wù)的需求日益增長(zhǎng),室內(nèi)定位技術(shù)成為移動(dòng)計(jì)算領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。由于室外定位主要依賴的衛(wèi)星定位技術(shù)在室內(nèi)受墻壁等對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的阻擋約束,研究人員考慮采用智能移動(dòng)設(shè)備內(nèi)置傳感器提高室內(nèi)定位系統(tǒng)的魯棒性及精確度。行人航位推算是目前室內(nèi)定位技術(shù)的主流方法之一,但存在嚴(yán)重的累計(jì)誤差且須已知初始位置。針對(duì)這一問(wèn)題,論文提出基于智能設(shè)備多傳感器的多層室內(nèi)定位方法,充分利用用戶移動(dòng)性和環(huán)境動(dòng)態(tài)性有效識(shí)別和校正用戶位置。首先,通過(guò)對(duì)用戶行走過(guò)程的步態(tài)與方向變化進(jìn)行分析,利用加速度的周期變化和拐彎處的方向變化,提出一種改進(jìn)的行人航位推算算法。該算法通過(guò)觀測(cè)大量的數(shù)據(jù),設(shè)定若干閾值檢測(cè)行走步數(shù)、建立增強(qiáng)的步幅估計(jì)模型。在移動(dòng)方向優(yōu)化方面,該算法以拐彎點(diǎn)作為錨點(diǎn),通過(guò)均值濾波校正移動(dòng)方向。優(yōu)化行人航位推算的組成部分,從而達(dá)到消除累積誤差的目的。其次,通過(guò)對(duì)用戶在多層建筑物內(nèi)的環(huán)境特征和移動(dòng)性進(jìn)行分析,提出基于多傳感器的多層室內(nèi)定位方法。該方法利用室內(nèi)環(huán)境的磁場(chǎng)特異性,以磁場(chǎng)強(qiáng)度作為位置指紋用于位置匹配,用光照特征加以輔助檢測(cè)相遇事件進(jìn)而校正位置及歷史軌跡。利用用戶的移動(dòng)性獲取移動(dòng)狀態(tài)序列,再結(jié)合磁場(chǎng)指紋位置匹配確定樓層及初始位置,進(jìn)一步提高室內(nèi)定位精度與穩(wěn)定性同時(shí)解決行人航位推算初始位置的問(wèn)題。最后,通過(guò)多型號(hào)智能終端獲取真實(shí)傳感器數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)完整的模擬實(shí)驗(yàn)并通過(guò)Matlab進(jìn)行仿真,對(duì)論文提出的多傳感器室內(nèi)定位方法進(jìn)行性能分析。
【關(guān)鍵詞】：多層室內(nèi)定位 行人航位推算 誤差消除 指紋 移動(dòng)狀態(tài)序列
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 預(yù)備知識(shí)16-25
• 2.1 室內(nèi)定位技術(shù)介紹16-20
• 2.1.1 基于A-GPS的室內(nèi)定位技術(shù)16
• 2.1.2 基于無(wú)線通信的室內(nèi)定位技術(shù)16-18
• 2.1.3 基于慣導(dǎo)傳感器定位技術(shù)18-19
• 2.1.4 其他室內(nèi)定位技術(shù)19
• 2.1.5 室內(nèi)定位技術(shù)對(duì)比分析19-20
• 2.2 室內(nèi)定位算法研究20-24
• 2.2.1 基于幾何原理的算法20-22
• 2.2.2 基于指紋的算法22-23
• 2.2.3 行人航位推算算法23-24
• 2.3 智能終端傳感器24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 行人航位推算誤差消除算法25-36
• 3.1 基于加速度傳感器的移動(dòng)距離估計(jì)算法研究25-32
• 3.1.1 移動(dòng)距離估計(jì)方法分析25-26
• 3.1.2 步數(shù)檢測(cè)算法26-30
• 3.1.3 步幅估計(jì)模型30-32
• 3.2 移動(dòng)方向估計(jì)32-34
• 3.2.1 方向估計(jì)方法32-33
• 3.2.2 方向估計(jì)優(yōu)化33-34
• 3.3 本章小結(jié)34-36
• 第4章 基于多傳感器的多層室內(nèi)定位方法36-48
• 4.1 概述36-37
• 4.2 移動(dòng)用戶軌跡跟蹤37
• 4.3 基于多數(shù)據(jù)源的校正方法37-44
• 4.3.1 基于磁場(chǎng)的位置匹配算法37-40
• 4.3.2 基于多傳感器的相遇檢測(cè)方法40-42
• 4.3.3 基于相遇信息的歷史軌跡校正算法42-44
• 4.4 基于移動(dòng)狀態(tài)序列的多層初始位置自定位44-47
• 4.4.1 移動(dòng)狀態(tài)44-45
• 4.4.2 樓層映射45
• 4.4.3 初始位置自定位45-46
• 4.4.4 基于移動(dòng)狀態(tài)序列的歷史軌跡校正46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-56
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境48
• 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)48-49
• 5.3 行人航位推算誤差消除算法實(shí)驗(yàn)分析49-52
• 5.3.1 步數(shù)檢測(cè)算法評(píng)估49-50
• 5.3.2 步幅模型的性能評(píng)估50
• 5.3.3 行走速度的影響50-51
• 5.3.4 傳感器采樣頻率的影響51-52
• 5.4 基于多傳感器的室內(nèi)定位方法實(shí)驗(yàn)分析52-55
• 5.4.1 基于磁場(chǎng)的室內(nèi)定位性能分析52
• 5.4.2 相遇數(shù)目的影響52-53
• 5.4.3 室內(nèi)定位精度53-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻(xiàn)58-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果63-64
• 致謝64

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1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：704530