基于惯性传感器和Wi-Fi信号的室内定位算法研究

摘要

基于位置的服务(Location Based Service，LBS)在过去的几年里被广泛研究，相对于室外定位技术的成熟，由于在室内接收的GPS信号非常微弱，难以精确定位，室内定位需要采用新的技术。本文基于现有工作，深入探究智能手机中的惯性传感器技术并结合Wi-Fi技术，提出一种高可靠性的室内定位算法:基于惯性传感器和Wi-Fi信号分析算法(ISW)。该算法分为步伐检测和方位角估计两部分，分别解决行走长度和行走方向问题。
　　在步伐检测算法中，使用三轴加速度传感器建立步边界检测模块，通过提取行人行走的时间、启动和截止加速度等特征来划分和标记步伐边界点;分析步伐特征建立步长——步特征映射表，并利用Wi-Fi热点辅助计算当前用户的实时步长，并反馈特征映射表，减小加速度传感器的漂移误差，准确反映当前用户的真实步长。
　　在方位角估计算法中，提出利用磁场传感器和陀螺仪的方位校正方法，利用二者的特征，分析数据变化情况，精确计算用户的行走方向，降低室内磁场干扰对行走方向的判断误差，解决估算期间位置漂移的问题。观察这两种传感器在短时间内的数据变化情况，当发现高度一致性的数据结果时，对方向数据进行高精确性地校正。两种传感器以互补的方式相结合，得到真正的行走方向角，实现在室内环境下对行人进行实时且高精确度地跟踪定位。最后，结合所有结果，在平面图上绘制行人的行走轨迹。
　　本文利用多种基于Android操作系统的智能手机作为硬件开发平台，设计并实现了定位算法ISW;同时实现了近期流行的DTW、Zee和FSM算法，与ISW算法进行对比实验。在实验环境中反复调试并评估各算法的定位精确度。实验结果表明，在周围有较强磁场干扰和障碍物的室内环境下，相比于DTW、Zee和FSM算法，ISW算法在定位精确度上有显著提高，平均误差降低到2米。此外，该算法功耗低，前期工作量小，易于普及，精确度高，具有较大的现实意义。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 课题研究现状

1．3 主要工作及贡献

1．4 论文组织结构

1．5 本章小结

2 现有室内定位方法

2．1 短距离无线通信定位法

2．2 基于Wi-Fi信号的无线定位方法

2．2．1 测距定位法

2．2．2 指纹定位法

2．3 基于惯性传感器的定位算法

2．4 本章小结

3 ISW定位步伐检测算法

3．1 步频检测模块

3．2 步长估计模型

3．2．1 基于步特征的步长估计

3．2．2 Wi-Fi辅助估计步长

3．3 本章小结

4 ISW定位方位角估计算法

4．1 陀螺仪传感器与罗盘的数据分析

4．2 核心算法介绍

4．3 本章小结

5 算法实验验证及测评报告

5．1 开发环境

5．2 系统结构

5．3 步伐检测模块

5．4 方位角估计模块

5．5 地图和轨迹绘制

5．6 各算法模型测评及综合性能测试

5．6．1 步边界测试

5．6．2 步长估计测试

5．6．3 方位角估计测试

5．6．4 定位和轨迹绘制测评

5．7 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢