基于GPS和自包含傳感器的行人室內外無縫定位算法研究.pdf

1、隨著導航定位功能在手機中的普及和基于位置服務LBS(Location-BasedService)的蓬勃發(fā)展，對行人導航定位技術準確性、可靠性和連續(xù)性的要求日益迫切。然而，作為目前行人導航領域的重要定位手段，美國全球定位系統(tǒng)GPS(Global Positioning System)在城市峽谷和室內等復雜環(huán)境中因為信號的衰減、干擾和遮擋等，接收機定位精度很差甚至無法定位，而此類環(huán)境恰好是個人用戶的主要活動區(qū)域。為了獲得連續(xù)的導航定位結果，

2、必須借助于其它定位增強技術，如自包含傳感器、無線局域網(wǎng)WLAN(Wireless Local Area Network)、移動蜂窩網(wǎng)絡、射頻識別 RFID(Radio Frequency IDentification)、偽衛(wèi)星等?；贕PS和自包含傳感器的導航定位技術，以其自主導航、不需要額外設施的優(yōu)點，受到導航工業(yè)界和學術界的廣泛關注和集中研究。
　　 本博士課題基于一套低成本多傳感器定位平臺 MSP(Multi-Sensor

3、Positioning，包含一個GPS接收機、一個兩軸數(shù)字羅盤和一個三軸加速度計)，研究在GPS接收機無法提供準確連續(xù)定位信息的情況下，如何通過自包含傳感器測量行人的速度和航向，并設計組合濾波器融合GPS和自包含傳感器的定位結果，實現(xiàn)行人室內外無縫定位解決方案。
　　 通過對各種行人無縫定位算法的調研和深入了解，考慮到硬件系統(tǒng)低成本傳感器的性能無法滿足傳統(tǒng)慣性導航機制的精度要求，本文選擇了行人航跡推算算法PDR(Pedestri

4、an Dead Reckoning)輔助在GPS性能不佳的復雜環(huán)境中的定位，重點研究了以下三個方面：
　　 1.行人步頻探測和步長估計算法研究
　　 利用行人步態(tài)的運動生理學特性，參照傳統(tǒng)步頻探測和步長估計方法，設計了基于加速度信號的集成了滑動窗口(Sliding-Window)、零交叉(Zero-Crossing)和峰值探測(Peak Detection)三種方法的步頻探測算法，實現(xiàn)了只有一個參數(shù)的步長估計模型，通過實

5、驗評估了步頻探測算法正確率和步長估計模型性能。此外，本文創(chuàng)新性地將肌電信號EMG(Electromyography)用于步頻探測和步長估計，詳細說明了行人肌肉群選擇、信號預處理、探測算法實現(xiàn)和估計模型設計等問題，實驗驗證了該方法的可行性。
　　 2.數(shù)字羅盤航向校準算法的研究
　　 獲取精準的航向是PDR算法的核心問題，也是困擾個人定位研究的長期難題。針對兩軸數(shù)字羅盤無法實現(xiàn)傾斜補償，容易受到軟硬鐵效應、固定偏置、比例因

6、子和行走時平臺振動等誤差影響的弱點，本文采用仿真手段研究了各種因素對航向影響的誤差特性，充分考慮到行人導航定位對校準方法的易操作性要求，提出了包含所有可預測誤差的統(tǒng)一誤差模型，分別實現(xiàn)了獨立校準方式采用最小二乘法求解誤差模型參數(shù)的算法，和非獨立校準方式基于知識(Knowledge-based)與卡爾曼濾波器的在線訓練模型參數(shù)求解算法，通過大量實驗討論了算法的適用條件，驗證了該誤差模型的合理性和參數(shù)求解算法的有效性。
　　 3.行

7、人無縫定位算法實現(xiàn)
　　 為了實現(xiàn)行人室內外無縫定位技術，本文設計了一種三模式的定位機制：GPS定位模式一當GPS信號質量好時直接利用GPS定位結果；PDR定位模式一無GPS信號時完全采用PDR定位結果；GPS和PDR混合定位模式--信號質量不好時GPS與PDR定位結果通過融合Kalman濾波器得出最終定位信息。分別實現(xiàn)了在無GPS信號時基于加速度和航向與基于EMG和航向的兩種PDR算法，通過實驗驗證了在環(huán)境磁干擾較少的情況下P