融合惯性传感器和WIFI的室内定位应用研究

摘要

近年来，随着移动终端技术的不断发展，人们对位置服务的需求不断增加，传统的GPS卫星定位在室外环境中已经可以精确定位到米级，但由于GPS信号的局限性在室内环境中信号无法获取，定位精度大幅度衰减，无法满足用户需求。故室内定位技术仍是现阶段研究的热点，目前涌现出多种定位技术，在众多领域得到了应用，例如仓库物品管理、医疗救助、室内机器人移动定位等。随着室内定位技术需求的持续增长，使得多种室内定位技术如WiFi定位技术、Zigbee定位技术、超声波定位技术、红外定位技术和超宽带定位技术如雨后春笋般的涌现而出。其中WiFi基础设施的覆盖范围越来越广，使得WiFi室内定位技术具有其独特的优势。移动智能设备的占有率逐年扩大，多数移动智能设备中均配备了微型传感器，通过传感器定位导航更加方便。
　　通过阅读大量的参考文献，分析国内外室内定位技术发展状况，鉴于定位精度和硬件成本是限制室内定位发展的主要因素，本文着重研究WiFi室内定位技术和惯性传感器导航定位技术。传统的基于WiFi的室内定位方法由于受到多径效应的干扰以及移动设备的不同误差等因素，定位效果时常受到影响。而传感器中的惯性导航存在累计误差，无法长时间精确工作。
　　针对以上问题，为了提高基于移动终端的室内定位精度，结合WiFi指纹定位和传感器惯性导航技术的优点，提出联合定位方法。本文主要针对WiFi定位和惯性传感器定位精度的干扰因素，分析当下室内定位技术常用的技术与定位方法，并探讨当前室内定位中存在的问题与发展方向，并提出融合惯性和WiFi的改进方案。利用移动终端自带的陀螺仪、加速度传感器和磁力计，通过动态阈值调整算法判断行人行走状态，在方向检测算法的支持下计算行人运动方向，然后通过地图匹配粒子滤波算法进行位置分析，结合WiFi指纹定位信息和惯性传感器导航信息提出联合定位算法周期地校正行人位置。
　　通过对WiFi定位和惯性传感器室内定位相结合的系统进行需求分析，设计融合的系统设计方案。利用Android系统的软件平台，通过Android Studio软件开发平台，在智能手机硬件平台的支持，对定位系统进行整体框架设计，对整个系统的业务流程以及定位系统中各个模块间的通信协议进行分析。再分别对系统的服务器模块和客户端模块进行功能的分析并实现每个模块的功能。
　　通过在真实的环境中进行实验测试，分别把单独用WiFi进行室内定位和惯性传感器进行室内定位与本文中的相互结合进行定位得出的结果进行比较，分析得出用本文提出定位方式可以有效的使定位精度控制在2米以内。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 定位技术发展背景和研究的意义

1．2 研究现状

1．2．1 室内定位国内外发展现状

1．2．2 WiFi定位与惯性定位结合的研究现状

1．3 论文主要研究内容

1．4 论文的组织结构

第2章 室内定位技术概述

2．1 WiFi无线通信技术简介

2．1．1 WiFi技术的概念和标准

2．1．2 WiFi的网络组成和拓扑机构

2．1．3 WiFi室内信号的传输特性

2．2 无线室内定位算法

2．2．1 到达时间法TOA

2．2．2 到达时间差法TDOA

2．2．3 到达角度法AOA

2．2．4 RSSI定位方法

2．3 室内定位技术的选择和评判标准

2．4 基于WiFi位置指纹的室内定位的优缺点

2．5 本章小结

第3章 惯性传感器和WiFi的联合定位算法

3．1 惯性传感器改进定位方法

3．1．1 步态检测

3．1．2 航向估计

3．1．3 地图匹配粒子滤波算法

3．2 WiFi位置指纹算法

3．2．1 经典指纹匹配算法

3．2．2 离线阶段

3．2．3 在线阶段

3．3 联合定位算法

3．4 本章小结

第4章 室内定位系统设计及实现

4．1 整体系统架构

4．2 开发平台概述

4．2．1 服务器端开发平台

4．2．2 移动客户端开发平台

4．3 系统设计与实现

4．3．1 系统功能模块

4．3．2 WiFi和传感器数据采集

4．3．3 移动智能终端APP设计

4．3．4 后台服务器功能与设计

4．3．5 室内导航设计

4．4 本章小结

5．1 测试环境

5．1．1 指纹数据采集

5．1．2 生成指纹图

5．1．3 定位实施

5．2 系统比较测试

5．2．1 单独惯性导航测试

5．2．2 单独WiFi指纹测试

5．2．3 WiFi辅助的惯性导航测试

5．3 定位算法测试

5．3．1 定位精度

5．3．2 定位的速度

5．3．3 定位的并发性

5．4 本章小节

结论

致谢

参考文献

附录