基于WiFi和惯性传感器融合的室内定位算法研究

摘要

在物联网、大数据、云计算等信息技术快速发展的社会背景下，基于位置的服务（Location-Based Service，LBS）的应用需求在人们生活中占据的比重逐渐增大，室内定位技术作为LBS体系的核心技术具有重要的研究意义。定位精度、定位成本、定位时耗、可扩展性等是衡量定位系统性能的重要指标，单一的定位技术无法同时满足多维度的定位要求。基于WiFi的室内定位技术凭借WiFi技术在室内环境分布广泛、米级的定位精度、低开发成本等优势成为首先方案；基于惯性传感器的行人航迹推算（Pedestrian dead reckoning，PDR）技术具有短期精度良好、不易受外界环境干扰等特点，为与其他技术的融合提供了基础。本文针对WiFi定位和PDR定位的关键技术深入研究，设计基于WiFi和惯性传感器融合的定位算法，从WiFi位置指纹定位、PDR定位、融合定位三个阶段提出算法改进方案。最后基于所设计的算法，设计开发基于Android平台的空巢老人监护系统。论文的主要工作如下： 通过分析WiFi信号的特性，明确了指纹定位误差产生的原因。针对在线阶段指纹匹配参考点搜索数目大的问题，应用仿射传播聚类算法优化离线指纹库，为了使离线指纹库中的参考点聚类更均匀合理，提出使用改进的信号距离融合参考点物理位置作为聚类特征。在线匹配阶段，针对信号不稳定导致定位出现误差的情况，提出基于参考点信号强度采样方差的改进型加权K近邻法，改善了定位精度。 为了降低行人行走过程中加速度的伪波峰对计步造成的干扰，提高步频检测的准确率，设计了基于加速度波峰波谷差值阈值的步频检测算法。针对行人移动过程中WiFi定位结果不连续、跳变大，而仅使用PDR定位会产生累积误差等问题，通过分析WiFi位置指纹定位与PDR定位算法的不同特点，提出分段执行PDR并平均处理连续WiFi定位结果、使用PDR进行补偿定期更新行人位置的融合策略。 为了验证算法的有效性，实测大量数据进行验证，实验结果表明所设计的算法能有效提升定位精度，降低计算的复杂度。最后结合本文提出的基于WiFi和惯性传感器融合的室内定位算法，在Android平台上开发空巢老人监护关怀系统，完成实时定位老人位置、室内危险区域设置、危险区域驻留超时预警、话题模板语料推送等基本功能模块，实现对空巢老人安全、情感的多方位关怀。

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摘要

ABSTRACT

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缩略语对照表

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究的主要内容及结构

1.3.1 本文主要研究内容及创新点

1.3.2 论文组织结构

第二章 基于WiFi和惯性传感器的定位技术理论研究

2.1 室内无线定位方法

2.1.1 几何测量法

2.1.2 场景分析法

2.2 WiFi位置指纹定位原理

2.3 基于惯性传感器的室内定位算法

2.3.1 基于加速度二次积分法

2.3.2 行人航迹推算算法

2.4 总结

第三章 基于WiFi和惯性传感器的定位算法设计

3.1 WiFi信号特性分析

3.1.1 信号RSSI时变性

3.1.2 RSSI与位置的关系

3.2 基于仿射传播聚类的改进型WKNN位置指纹算法设计

3.2.1 聚类特征提取

3.2.2 仿射传播聚类优化指纹库

3.2.3 粗匹配策略

3.2.4 改进的WKNN算法

3.3 行人航迹推算算法

3.3.1 信号采集

3.3.2 信号滤波

3.3.3 行人步频检测

3.3.4 步长估计

3.4 WiFi与惯性传感器融合定位算法设计

3.5 总结

第四章 室内定位算法仿真与分析

4.1 室内定位系统性能评估指标

4.2 WiFi位置指纹定位性能分析

4.2.1 聚类结果分析

4.2.2 WiFi定位算法性能分析

4.3 PDR算法性能分析

4.3.1 步频检测算法测试

4.3.2 步长估计

4.4 融合定位效果

4.5 总结

第五章 基于室内定位的空巢老人监护关怀系统

5.1 系统需求分析

5.2 Android平台简介

5.3 系统设计

5.3.1 系统硬件

5.3.2 客户端软件设计

5.3.3 数据库设计

5.4 系统核心模块实现

5.4.1 定位模块总体设计

5.4.2 WiFi定位过程

5.4.3 传感器数据处理

5.4.4 WiFi定位和PDR融合

5.5 系统实现与测试

5.6 总结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

作者简介

1. 基本情况

2. 教育背景

3. 攻读硕士学位期间的研究成果

3.1 发表学术论文

3.2 申请（授权）专利

3.3 参与科研项目及获奖