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针对当前WiFi-PDR室内定位中存在的WiFi信号不稳定及行人航位推算（PDR）累积误差大的问题，本文提出了一种融合上下文感知的地标检测辅助WiFi-PDR室内定位方法。该方法利用智能手机所能监测到的上下文信息建立用户模型，采用基于卷积神经网络的用户行为感知和基于WiFi-PDR室内定位的粗粒度位置感知，发现隐藏的室内地标信息，并完成用户在地标位置的位置校正，提高定位准确度。该方法在一定程度上降低了WiFi-PDR室内定位的误差，提高了用户室内定位的精度。经试验验证，该室内定位方法的精度相比于传统的WiFi-PDR方法提高了43.62%。 相似文献
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用户行为感知辅助的室内行人定位 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种用户行为感知辅助的室内行人定位方法。该方法采用行为感知技术,通过智能手机内置的传感器获取行人经过室内特殊位置(如电梯、转角等)的连续多个位置相关的行为状态,结合室内路网的拓扑结构,将行人的位置匹配到相应的特殊位置,以消除行人航位推算(PDR)的累积误差,同时可以在起始点未知的情况下实现行人的自主定位。试验验证了该方法的有效性。 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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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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针对利用惯性测量单元进行行人航位推算（PDR）时,其定位误差会随时间累积的问题,提出了一种基于多传感器融合的室内行人航位推算方法;对于智能移动设备的低成本多传感器,设计了基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的初始对准,设定4种阈值条件进行步伐状态检测;在行走过程中,针对步长和航向角误差累积的问题,利用基于UKF的零速度更新（ZUPT）对速度误差进行修正,零角速率更新（ZARU）和磁力计融合对航向角误差进行修正,从而有效提高了行人最终的位置精度。试验结果表明：使用该方法可以有效提高PDR位置精度,平均位置偏差占总路程的1.5%左右。 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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融合地磁/WiFi/PDR的自适应粒子滤波室内定位 总被引：1，自引：0，他引：1
随着国民经济的快速发展，人们在室内活动的时间越来越长，室内空间环境也越来越复杂，对室内环境的位置与导航服务的需求也越来越高。由于地磁信号具有稳定性的特点，且WiFi技术已得到广泛部署，融合使用地磁和WiFi定位具有一定的优势。因此，本文基于Android系统智能手机作为接收设备，融合地磁、WiFi及行人航迹推算（PDR）技术，通过自适应粒子滤波模型和随机抽样一致性算法对采集的信号进行处理。试验证明，地磁、WiFi、PDR三者融合进行室内定位的方法与其他单类方法相比，实现了将室内定位精度的误差最小降低到1.02 m。 相似文献
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利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位，而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施，因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题，本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法，并开发了地磁室内导航系统，以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型，建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内，产生的平均定位误差为1.13 m，最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%；与单一地磁指纹匹配算法相比，定位精度提高了57%。试验证明，本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。 相似文献
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行人路网的完整性和准确性是保障步行导航服务的关键。当前的行人路网大多是基于室外道路设施构建的,缺乏室内可步行路径的数据支持,无法在导航应用中提供准确、真实的最优路径规划服务。鉴于此,本文提出了一种基于众源数据的室内外一体化行人路网构建方法,采用智能手机定位传感器与惯性传感器记录的众源轨迹,首先对缺失或者漂移的室内步行数据进行筛选,然后使用改进的行人航位推算(PDR)方法推算出准确的室内轨迹,进而采用莫尔斯理论生成涵盖室内外行人路径的完整行人路网。试验分析中对搜集到的260条步行轨迹数据进行行人路网构建,并使用高精度测量设备采集真实路网数据进行对比分析,结合OSM数据对试验结果进行综合评价。试验结果表明,本文方法能够准确、完整地生成室内外一体化行人路网。 相似文献
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目前行人航迹推算逐渐成为室内定位研究与应用的热点。针对利用陀螺仪推算行人航向时存在较大累积误差的问题，本文提出了一种基于智能手机传感器的行人航向解算算法。该算法根据陀螺仪输出的角速度数据与手机传感器参数计算合适的阈值，实时调节PI调节器的误差补偿系数，对预处理后加速度计和磁力计数据解算的航向角进行补偿，并与陀螺仪数据互补滤波融合，得到融合后的航向角。试验基于低成本智能手机，分别在磁场强弱环境下采集手机传感器数据，对比分析本文算法与传统互补滤波算法及九轴数据融合算法在推算行人航向时的精度。试验结果表明，在室内磁干扰较强的环境下，本文算法与传统互补滤波算法、九轴数据融合算法相比定位精度分别提升了68.4%和65.9%，平均航向误差分别减小了3.4°和1.8°，验证了本文算法有较好的抗磁干扰性能，提高了行人航向角解算的可靠性。 相似文献