基于气压测高的楼层判别方法研究

摘要

随着智能手机和移动互联网的迅速发展，定位服务的需求越来越大。在室内定位中，二维定位服务较为局限，难以满足人们的需求，高程信息的获取已然成为位置信息的重要维度，比如商厦内购物定位服务、火灾应急响应和室内应急救援服务等。但高程定位技术并不成熟，主要原因有定位精度低、设备投入费用大等。 很多智能手机内置了气压传感器，为差分气压测高辅助楼层判别提供了条件。本文分析了传统差分气压测高辅助楼层判别方法的优缺点，提出了动态差分气压测高辅助楼层判别方法。该方法的实现原理是利用智能手机内置气压传感器获取气压数据，再用气压-高程模型解算高差，获得高差后进行楼层的判定。本文主要研究内容如下： （1）讨论了气压与高差之间的关系，分析了智能手机内置气压传感器采集的气压数据；通过实验验证了各个干扰因子（温度、湿度和风速等）对气压测高的影响程度。 （2）在分析气压特点的基础上，选出了气压数据分析的最优平滑滤波处理方法。实验分析表明，仅依靠传统差分气压测高方式进行楼层定位可操作性较好，但易受到环境因素的影响，定位准确率低，仅为75%。 （3）系统分析了气压测高的规律特征，提出了一种用于气压测高的辅助楼层判定方法，即动态差分气压测高辅助楼层判别方法。通过实验分析得出，该方法不仅较好克服了大气漂移产生的误差，而且避免了手机异质性和环境因素的干扰。D-DPF算法可以准确的识别上下楼移动，楼层识别精准度大幅度提高。 （4）在复杂环境下（徐州某高层居民楼、苏宁大厦、南都国际和金地商都商厦）进行了楼层判别实验。该实验充分考虑了现实生活中的各个生活情景，为动态差分气压测高辅助楼层判定提供了可靠的依据。利用动态差分气压测高方法进行测高的精度优于1m，一次性变换20层楼（80m）以内准确识别楼层的概率为100%，证明了D-DPF算法的有效性。

目录

声明

致谢

变量注释表

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 室内定位技术研究现状

1.2.2 高程定位的研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文组织结构

2 基于气压传感器的楼层判别原理

2.1 地球的大气系统

2.2 气压与高差的关系

2.3 差分气压测高的基本原理

2.4 手机传感器楼层定位几种方法

2.4.1 基于加速度传感器的楼层定位

2.4.2 基于GSM的楼层定位

2.4.3 基于气压传感器的楼层定位

2.5 本章小结

3 不同环境的气压数据采集与分析

3.1 气压测高影响因子分析

3.1.1 影响因子分析

3.1.2 对比实验

3.2 气压数据滤波平滑算法

3.2.1 均值滤波

3.2.2 中值滤波

3.2.3 移动平均滤波

3.2.4 平滑滤波结果输出

3.3 数据采集与结果分析

3.3.1 大气压漂移实验

3.3.2 同楼层不同环境实验

3.3.3 不同楼层不同环境实验

3.4 本章小结

4 动态差分气压测高辅助楼层判别

4.1 实验环境及判定流程

4.1.1 实验环境

4.1.2 判定流程

4.2 D-DPF识别算法

4.2.1 阈值楼层判定方法

4.2.2 D-DPF识别算法的实现

4.3 D-DPF 识别算法的验证与分析

4.4 本章小结

5 复杂环境下楼层判别实验

5.1 动态差分气压楼层判别实验

5.1.1 居民小区楼层判别实验

5.1.2 苏宁大厦楼层判别实验

5.1.3 南都国际楼层判别实验

5.1.4 金地商都楼层判别实验

5.2 楼层判别精度分析

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 研究成果与总结

6.2 展望未来

参考文献

作者简历

学位论文原创性声明

学位论文数据集