基于MIMU的行人航位推算定位系統(tǒng).pdf

1、在高樓林立的城市里，室內(nèi)環(huán)境日益增加，傳統(tǒng)基于衛(wèi)星信號(hào)的導(dǎo)航定位模式會(huì)出現(xiàn)信號(hào)丟失、不穩(wěn)定等問(wèn)題，難以滿足人們的定位需求。而基于無(wú)線技術(shù)的室內(nèi)定位系統(tǒng)屬于有源定位系統(tǒng)，必須事先安裝好信號(hào)源設(shè)備，且定位依賴于信號(hào)源的特性難以用于未知環(huán)境。行人導(dǎo)航系統(tǒng)可在室內(nèi)外無(wú)衛(wèi)星信號(hào)、封閉的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航定位，能有效的應(yīng)用于緊急救援、叢林探險(xiǎn)以及軍事等領(lǐng)域，成為了近幾年導(dǎo)航領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。行人導(dǎo)航系統(tǒng)的目標(biāo)是在不同環(huán)境下可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)提供個(gè)人定位信息，

2、基于此，本文研究了一種基于MIMU（Micro Inertial Measurement Unit，微慣性傳感器）的行人航位推算定位(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于慣性測(cè)量元件并融入航位推算(Dead Reckoning,DR)算法實(shí)現(xiàn)自主定位。論文研究工作主要包括以下幾個(gè)部分：
　　首先，介紹系統(tǒng)所需理論基礎(chǔ)，包括捷聯(lián)慣導(dǎo)的基本算法、DR算法基本原理與卡爾曼濾波算法；針對(duì)步態(tài)檢測(cè)問(wèn)題

3、，研究了基于加速度峰值的步頻檢測(cè)算法和基于慣性數(shù)據(jù)的零速檢測(cè)算法，并對(duì)檢測(cè)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、對(duì)比與分析。
　　其次，結(jié)合行人步頻與身高構(gòu)建步長(zhǎng)估算的線性模型，采集多組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行擬合標(biāo)定，實(shí)驗(yàn)表明步長(zhǎng)估算模型誤差僅在幾厘米之間；針對(duì)航向角漂移嚴(yán)重的問(wèn)題，研究了一種陀螺儀與磁力計(jì)組合的航向角修正算法，并將航向角誤差作為擴(kuò)展卡爾曼濾波的量測(cè)值，實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的更新與修正。
　　最后，結(jié)合提出的幾種算法，構(gòu)建系統(tǒng)整體框架，