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基于PDR/BLE的EKF室内融合定位系统研究与实现

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1.1 课题来源(Source of the subject)

1.2 研究背景与意义(Research Background and Significance)

1.3.1 室内定位技术研究现状

1.3.2 室内定位系统研究现状

1.4 主要研究内容(Research Content)

1.5 论文组织结构(Structure Arrangement)

2 室内融合定位系统相关技术介绍

2.1.1 原理概述

2.1.2 步态检测方法

2.1.3 步长模型与航向角

2.2蓝牙定位原理(Principle of Bluetooth Positioning)

2.3 融合定位方法(Fusing Positioning Method)

2.4 本章小结(Summary)

3 基于智能手机的行人航位推算方法研究

3.1 运动状态划分(Motion State Division)

3.2步态检测算法(Step Detection Method)

3.2.1 波峰检测法

3.2.2 自相关分析算法

3.2.3 有限状态机算法

3.2.4 步态检测算法实验分析

3.4 航向角估计方法(Azimuth Estimation Method)

3.5 本章小结(Summary)

4 低功耗蓝牙指纹定位技术研究

4.1 蓝牙信号传播特征分析(Analysis of Bluetooth Signal Propagation Characteristics)

4.1.1 信号强度概率分布特性

4.1.2 不同条件下信号传播规律

4.2 基于信号强度加权的指纹定位方法(Fingerprint Location Method Based on Signal Intensity Weighting)

4.3 快速建立指纹库方法(Rapid Establishment Method of Fingerprint Library)

4.4 本章小结(Summary)

5融合定位算法与系统实现

5.1.1基于扩展卡尔曼滤波的融合定位算法

5.1.2 融合定位实验验证

5.2 室内定位系统实现(Implement of Indoor Positioning System)

5.3 本章小结(Summary)

6 总结与展望

6.1 研究成果与结论(Contributions and Conclusions)

6.2 问题与展望(Deficiencies and Prospects)

参考文献

作者简历

学位论文原创性声明

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摘要

随着移动智能终端计算能力与移动互联网的飞速发展,基于位置的服务已渗透到人们生活的每个角落。伴随着室外定位技术的相对成熟,定位的研究热点逐渐从室外转向室内。基于智能终端的高精度高稳定性的室内定位系统成为当前的研究热点与难点。在众多定位技术中,基于传感器的行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)技术定位连续但存在累积误差,精度较低;低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy,BLE)定位技术定位精度高、硬件部署简单,但无线信号易受环境影响,定位不稳定。本文在分析行人航位推算技术与低功耗蓝牙技术优缺点的基础上,研究将两者优势互补、基于EKF(Extended Kalman Filter)的高稳定性高精度的室内融合定位技术,并在智能终端实现融合定位系统。论文主要研究内容如下: (1)分析了PDR定位算法中行人的运动状态判断问题,设置一个长度为加速度频率大小的滑动窗口,根据窗口内加速度标准差判断用户运动状态。提出一种基于有限状态机的步态检测算法,从用户适应性、行走步频、手机持有方式、抗干扰性能方面对基于动态阈值的波峰检测法、自相关分析法和有限状态机法进行比较,有限状态机法检测精度优于另外两种算法,且具有较强的抗干扰能力。利用54组不同行人不同步频的步行数据拟合步长模型参数,经步长估计准确度实验表明,在已知身高和性别情况下,采用步长与身高、步频有关的非线性模型准确度最高。分析陀螺仪、电子罗盘和旋转矢量传感器估计航向角的精度,旋转矢量传感器估计的航向角最准确。 (2)为探究BLE在室内空间的信号传播特征,测试了BLE在室内环境下信号强度概率分布为多峰分布,并在不同场景下研究蓝牙信号传播规律,表明用统一的测距模型会有较大测距误差。根据蓝牙信号衰减速度随距离增加而变小的特征,提出基于信号强度加权的蓝牙指纹定位算法,定位精度相较WKNN算法有一定提高。针对建立与更新指纹库工作量较大的问题,提出一种快速建立指纹库方法,利用行人以较低速度匀速行走时采集的信号强度序列作为参考点指纹,经一维和二维环境下实验验证,与传统静态采集方法相比,指纹快速采集方法在保证定位精度的基础上,可以节省时间70%以上。 (3)对比分析PDR定位技术与BLE定位技术的优缺点,利用EKF对两者进行融合。融合定位方法解决了轨迹飘移、存在稀疏点和定位回跳的问题,平均定位精度为1.31米,定位精度优于2.5m的概率为92%,稳定性优于PDR定位技术和 BLE 定位技术。完成室内融合定位系统的设计与实现,分析系统的基础功能并进行模块划分,基于安卓平台和ArcGIS for Android开发包实现实时定位 与地图可视化。

著录项

  • 作者

    冯昆;

  • 作者单位

    中国矿业大学;

  • 授予单位 中国矿业大学;
  • 学科 地图制图学与地理信息工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 汪云甲;
  • 年度 2018
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    PDR; EKF; 室内; 定位;

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