基于PDR与EKF算法的智能手机室内定位方法研究

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近几年,互联网与移动通信技术的飞速发展带动基于位置服务(Location-based Services,LBS)在民生领域的广泛应用。位置数据同时承载着时间、空间、人物三类重要信息。GPS、北斗等技术已经在室外领域满足了人们定位需求,但在室内环境下,其信号受水泥建筑屋顶遮挡严重而无法用以定位。现有的室内定位方法存在诸多不足之处,例如有的方法所用硬件昂贵难以普及、有的方法定位时设备功耗高。本文在研究分析一些现有的室内定位技术基础上,提出一种新的方法。所提方法选择集成IMU的智能手机作为硬件基础,重点研究了以下几个方面。首先,经过分析人体步行时的运动特点,研究了如何利用智能手机中集成的IMU来准确测量步数,提出一种对加速度特征滤波的窗口滤波法,然后基于该方法提出一种利用三轴加速度传感器测量步数的方法,实验表明提出方法具有可靠的准确率与精确度。其次,研究了如何利用智能手机实现航位推算方法,其中包括步数测量、步长测量、方向测量、位置计算、航位校正等几个部分。随后研究如何利用地磁传感器获得方向,并且提出将用户每行走一步落脚时的方向,近似看作该步中用户行走方向。随后本文将分别实现的步数测量、步长测量、方向测量部分整合,实现了PDR。再次,研究并提出了一种利用扩展卡尔曼滤波来校正航位的方法,该方法将本文设计实现的PDR步行轨迹坐标序列作为观测模型,将场地内预部署蓝牙Beacon提供的近似行走轨迹作为观测模型,来估算出用户最可能出现的位置。最后,研究并提出利用蓝牙Beacon实现蓝牙合作近邻方法,该方法利用了蓝牙双向通信的特点,当用户A进入蓝牙Beacon阈值范围内,其手机通过编程开启蓝牙Beacon广播模式,作为新的位置已知点加入当前环境中,供其他用户校正位置。此外,提出蓝牙节点作为广播源时的两种数据组织形式,分别为Mode A与Mode B,其中,Mode A模式适用于智能手机与服务器组成的定位系统,Mode B适用于仅使用智能手机组成的定位系统。
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