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基于WLAN指纹和惯性测量的室内定位系统设计与研究

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第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

1.2 国内外研究现状分析

1.3 本文研究内容和组成结构

第2章 WLAN指纹定位和惯性定位相关技术研究

2.1 WLAN指纹定位技术

2.2 惯性传感器定位技术

2.3 WLAN指纹定位与惯性测量的融合

2.4 本章小结

第3章 室内定位系统架构与算法设计

3.1 系统设计方案

3.2 指纹定位算法

3.3 惯性测量数据的分析和应用

3.4 指纹定位和惯性测量的融合

3.5 本章小结

第4章 室内定位系统实现

4.1 系统总体架构

4.2 定位终端开发环境

4.3 程序流程及功能模块划分

4.4 功能模块实现

4.5 本章小结

第5章 系统测试及性能分析

5.1 测试环境

5.2 定点精度测试

5.3惯性测量效果测试

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间研究成果及参与项目

声明

致谢

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摘要

随着无线通信技术的发展和社会的进步,人们对无线定位服务的需求越来越大。卫星导航定位是一种传统的定位方式,通常能够对室外场景下的定位提供解决方案,但在室内等建筑物遮蔽严重的场景下无法完成定位,所以室内定位问题在近年来成为一个越来越热门的研究方向,其中,基于WLAN的室内定位技术应运而生,发展日趋成熟。本文提出一种基于WLAN指纹定位和惯性测量的室内定位系统设计方案,并实现了基于Android手机终端的室内定位系统。
  本文提出的室内定位系统设计方法融合WLAN指纹定位的结果和惯性测量的结果,并在指纹定位技术中采用终端独立定位和网络侧定位两种模式,在惯性测量中提出了一种基于加速度向量欧式距离的静止运动判断方法,判断当前行人的静止运动状态,在静止时对指纹定位结果进行均值滤波处理,之后,提出了基于加速度峰值检测的步态检测算法,以及步长估计算法,采用航迹推算的方式得到用户的计步状态。进一步,在指纹定位结果和惯性测量结果的融合方面,提出了一种基于扩展Kalman滤波的融合算法。最后,在系统实现方面本文给出了定位系统的总体设计架构,重点对基于Android手机终端的定位软件设计做了阐述。
  本文在系统设计和实现的基础上对系统进行了测试及性能分析。测试结果表明,在本文的实验场景下,采用 K值为4的WKNN算法得到的指纹定位精度较高,误差累计概率在1处的定位误差为1.3米左右,通过引入惯性测量的方法,当判断行人处于静止状态时对指纹定位结果进行均值滤波,精度在误差累计概率1处有0.2米左右的提高。在运动情况下,指纹定位加入惯性测量并进行扩展卡尔曼滤波融合算法后得到的定位轨迹相比单纯使用指纹定位算法的轨迹更接近真实行人轨迹,验证了基于WLAN指纹定位和惯性测量的定位系统的可行性和系统定位性能的优越性。

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