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随着位置服务(LBS)的普及，基于智能手机的行人步频检测方法对行人航迹推算(PDR)有重要影响.针对传统步频检测方法在行人多种运动模式下计步误差大的问题，提出一种结合CNN-BiLSTM-SA运动模式识别的自适应步频检测方法.首先根据行人行走特点划分运动模式，使用卷积神经网络(CNN)提取行人不同运动模式的局部特征，利用自注意力机制(SA)对提取的运动特征进行权重分配；再结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)挖掘行人运动特征的前后时序关系进行分类识别；然后根据分类结果提出自适应最小峰距和自适应动态阈值两个特征约束的峰值检测算法对步频进行检测，并在步行中动态调整阈值大小.实验结果表明：本文提出方法在8种组合运动模式下步频检测平均误差率为1.31%，与传统峰值检测相比误差率降低5.97%，同时也优于固定阈值法. 相似文献
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提出了一种基于互补滤波融合WiFi和PDR的行人室内定位方法。首先改善WiFi位置指纹定位的KNN算法，通过阈值的设定，排除相似度高但实际上不可能的点，获取动态K值；然后通过行人航位推算（PDR）初始化算法，动态轨迹概率计算，确定PDR初始位置；最后在改进的WiFi和PDR的定位基础上，基于互补滤波原理，根据WiFi和PDR定位的不同特性，利用各自的定位优点，使用WiFi定位修正PDR的定位结果，通过相应权重参数的调整，输出最终融合定位结果。试验过程中，选取3种不同的室内环境区域，试验结果证明了该算法可大大提高室内定位的精度和稳定性。 相似文献
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作为室内位置服务的基础,室内定位技术近年来得到了广泛的关注。针对现有室内定位技术存在成本高、精度有限以及效率不足等问题,提出了一种融合人类活动识别、行人航迹推算(pedestrian dead recko-ning,PDR)以及地标匹配修正等技术的室内行人位置推算方法。该方法使用基于智能手机的PDR技术来估算用户的位置信息,而人类活动识别技术则用来感知用户室内移动行为中的特定地标,利用这些地标信息来辅助修正PDR轨迹中产生的累积误差。此外,为了解决用户初始位置未知的问题,引入隐式马尔科夫模型进行推断,并提出了一种顾及室内环境特征的维特比算法来确定用户轨迹。实验结果显示,所提方法在提高室内行人移动行为识别和定位精度的同时,有效实现了用户室内轨迹的追踪。 相似文献
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由于导航卫星信号在室内被遮挡,室内定位技术逐渐成为泛在导航定位领域的研究热点。行人航迹推算(PDR)和低功耗蓝牙(BLE)定位是惯性定位和射频信号定位的常用定位手段,PDR定位连续稳定但存在累积误差,BLE定位无误差累积但定位精度较差。为此,本文面向室内复杂环境行人自主定位需求,对PDR和BLE的实时融合定位展开了研究。首先针对PDR误差累积问题,提出了BLE临近校正PDR的改进算法;然后针对BLE定位粗差大的的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的自适应抗差PDR+BLE融合定位算法。试验结果表明,相比传统算法,BLE临近校正PDR算法定位精度提高了19%,基于EKF的自适应抗差融合定位精度提高了21%,定位精度和稳定性都有显著提升,在室内定位领域中具有较高的适用性和可扩展性。 相似文献
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针对单传感器室内定位存在累积误差大、连续性差的问题，本文顾及行人航迹推算(PDR)与低功耗蓝牙信标(BLE Beacon)良好的互补性，研究了基于移动智能终端的融合PDR/iBeacon的室内定位算法：首先，采用电子罗盘和陀螺仪互补修正航向角法降低了PDR的累积误差，其次结合离线指纹库并利用加权K近邻法实现了iBeacon指纹定位，最后基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现了PDR/iBeacon融合定位。两组实测结果表明，相较于传统的PDR,电子罗盘和陀螺仪互补修正航向角方法有效地抑制了航向误差的累积。室内行人航程为39和60 m时，融合PDR/iBeacon定位的平均误差分别为0.560、1.802 m,相比改进的PDR和iBeacon指纹定位精度提高了11.81%、25.53%和26.66%、11.75%。融合PDR/iBeacon的室内定位能降低PDR的误差累积和iBeacon定位的波动性，满足用户室内定位的需求。 相似文献
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针对行人航位推算（PDR）定位存在误差累积和地磁指纹不唯一导致的误匹配问题,本文改进了基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位方法。在PDR定位过程中利用地图信息控制粒子权重更新,得到较为准确的位置信息后,利用动态时间规整（DTW）算法在PDR推算位置基础上进行快速序列匹配,获取最优位置估计。试验结果表明,融合定位方法有效解决了行人位置穿墙问题,最大定位误差小于1.5 m,53.33%概率定位精度1 m。 相似文献
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《现代测绘》2020,(4)
近年来室内定位技术成为国内外研究的热点,形成了多种室内定位技术共存的局面,其中WiFi、蓝牙、超宽带等无线网络定位技术应用较广,但是这些定位技术都依赖于基础设施,定位成本较高。此处使用室内地磁信号,无需部署任何基础设施即可定位,并利用手机端MEMS传感器实现行人不同运动模式下的步频探测与航向估计。针对地磁信号具有低辨识度的缺点以及PDR的误差累积问题,利用粒子滤波算法融合地磁与PDR定位结果,有效提高了系统的稳定性,保证了定位精度。实验表明,粒子融合定位方法能够消除PDR的漂移,并且平均定位精度达到1.38 m,定位误差在1.5 m内达到80%以上,具有较强的实用性。 相似文献