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1.
基于智能手机内置的传感器,开展了音频信号和MEMS传感器的紧组合室内定位研究.首先,将时频分析技术用于音频信号TOA估计,提出了一种基于短时傅里叶变换和优化互相关方法的两步估计方法.之后,研究了一种基于音频T DOA和行人航迹推算的紧组合定位算法,静态测试的平均定位精度为0.238 m,相比最小二乘方法提高了38.66%.最后,针对动态定位中存在的问题,研究了一种基于预测状态的多普勒效应补偿和异步到达时间补偿的方法,改正了T DOA估计中,由分时播发架构及行人动态移动引入的多普勒时间偏差和位置误差.动态测试的平均定位精度和方差分别为0.513 m和0.104 m2,相比于未做修正补偿的标准组合算法定位精度提高了27.64%,且测试的3款手机(华为Mate 20、OnePlus 6和Google Pixel 3)定位性能相当且无明显差异. 相似文献
2.
针对标准粒子滤波算法中存在的计算量大和粒子的权值退化的缺陷,将均值漂移算法和PF算法进行融合,设计基于均值漂移搜索算法的粒子滤波新算法。该算法仍遵从粒子滤波算法的计算框架,基本原理是利用MS算法对粒子的聚类作用,将均值漂移思想融合到粒子滤波算法的重要性采样过程中,对粒子集进行确定性搜索,使每个粒子收敛于局部最优值,这样粒子的状态表示更接近真实的状态分布,因此只需较少的粒子数便可达到未嵌入MS的使用大量粒子数的粒子滤波状态估计的性能,从而在缓解粒子的权值退化的同时提高粒子滤波算法的实时性。大量的数值试验和对GPS/DR组合导航数据处理的结果验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。 相似文献
4.
在组合导航中常采用联合滤波器进行多源传感器的信息融合,其中信息分配系数的取值直接影响着联合滤波器的性能。在详细分析子滤波器状态变量估计协方差阵特点的基础上,文中提出了采用两组信息分配系数的自适应联合滤波模型,并将设计的自适应联合滤波模型应用于车载GPS/DR组合导航中。仿真实验表明,导航的位置精度提高约为40%;速度精度提高约为10%。同时也提高了组合系统的容错性和可靠性。 相似文献
5.
6.
7.
8.
9.
水利普查经济社会用水情况调查专项中,分行业用水指标推算采用值的确定是计算全口径经济社会净用水量的基础,同时也是经济社会用水总量汇总平衡分析的难点所在。本文对2011年陕西省水利普查经济社会用水专项中,影响分行业用水指推算采用值的确定的相关因素进行了分析总结,为今后经济社会用水调查分行业的用水指标确定提供了科学依据。 相似文献
10.
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