BLE/MEMS融合定位技术的研究与实现

来源 :重庆邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sanhaijin123
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随着科技发展,定位技术被应用到人们日常生活以满足各方面需求。全球定位系统(Global Positioning System,GPS)已经能在地球上定位到米级甚至厘米级精度。汽车导航、打车软件、团购软件、微信等应用都需要位置定位作为基本支撑技术。但由于现代化城市的建设,摩天高楼、大型建筑对卫星信号的遮挡造成多径效应甚至信号丢失,严重影响卫星定位精度,在室内基本不能提供定位服务。如今,各种商场、机场、车站、地下车库等大型室内公共场所的大量出现,导致应用于室内的定位技术也越来越被人们所关注。本文设计了一套基于低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy,BLE)与微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)数据融合的室内定位方案,并通过智能终端应用开发、硬件设备设计及软件编程实现该室内定位系统。本文提出基于BLE和MEMS数据融合的室内定位系统,主要由指纹定位模块、传感器定位模块、高度解算模块和融合定位模块等四部分组成。在指纹定位模块中,主要从动态建立指纹库、数据预处理、后期指纹库更新等方面优化指纹定位子系统,通过动态行走建立初始指纹库以减小建库工作量,通过离群点检测对大噪声点进行剔除,利用用户众包数据更新指纹库。在传感器定位模块中,本文主要研究行人的步态信息以实现对行走速度的估计,并将四元数和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman filter,EKF)进行结合得到较为优化的航向角信息;结合速度及航向角信息实现对行人轨迹推算。在高度估计模块中,主要研究气压计进行高度估计,但由于局部气压受气流、温度、季节等因素影响,不能通过海拔公式直接计算,本文结合气压变化趋势、地图信息及台阶尺寸等信息完成跨楼层高度估计。在融合定位模块中,为解决MEMS传感器的累积定位误差和BLE指纹定位的抖动误差等问题。将指纹定位结果作为观测量,将传感器递推轨迹结果作为预测量,代入扩展卡尔曼滤波器得到最优定位结果。最后,本文利用硬件及软件搭建实验平台,将本文设计的BLE/MEMS融合定位系统实现。通过在实际场景定位测试结果表明,指纹库定位子系统更新优化后平均定位误差能达到2米,融合定位平均定位误差达到1米以内,对于跨楼层过程中的高度估计平均定位误差达到0.35米以内;系统在长时间定位测试中保持稳定,有利于实际工程推广应用。
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