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文檔簡介
1、學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知,除了文中特別1/Ju以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得直墾太堂或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文儲簽名(手寫):歙,砂簽字日期:羽)多年歹月卜學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者
2、完全了解南昌大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定,有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤,允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)南昌大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。同時授權(quán)中國科學(xué)技術(shù)信息研究所和中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版)電子雜志社將本學(xué)位論文收錄到《中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》和《中國優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》中全文發(fā)表,并通過網(wǎng)絡(luò)向社會公眾提供信息服務(wù)。
3、(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名(手寫):從2,導(dǎo)師簽名(手寫):研私簽字日期:加7聲歲月弓JIEI簽字日期:∞l弓年廠月弓f諺AbstractABSTRACTWiththerapiddevelopmentofmodemscienceandtechnologypeoplehasthegraterequiresofpositioningandnavigationincreasinglyespeciallyinindo
4、orenvironment,suchasmarket、library、parkingareaandmine,whichusuallyneedstealizethepositioninformationofusersordevicesrapidlyandaccuratelyHoweverasradiopropagationisaffectedbyfade、multipathanddisturbincomplexindooritisdiff
5、iculttoensuretheaccuracyandstabilityofcollectedsignalcharacteristicsTherefore,thepositioningtechnologiesbasedonsomewirelessnetworks(suchasWiFiandZigBeelcan’tcurrentlyguaranteethepositionprecisionsteadilyandrightlyinallen
6、vironmentInertialMeasureUnit(IMU)isautonomousandfreefromtheoutsideinfluence,SOthatitattractsextensiveattentionsandintensiveresearchinnavigationfieldsInthispaperthethemeisIMUindoorPedestrianDeadReckoning(PDR)Mainresearchi
7、sthetheory、simulationandperformanceanalysisofMicro—ElectroMechanicalSystems(MEMS)IMUindoorPDRalgorithm,whichismainlyfocusedonthefollowingthreeaspects:1MEMSIMUinitialalignment:ithasagreatimportantplaceinnavigationalgorith
8、m,whichwilldirectlyaffecttheaccuracyofnavigationparametersAsthehardwareperformancelimitationofMEMSIMU,ithaslowalignmentprecision、析thMEMSIMUaloneespeciallyinheadingSointhispaperamethodisdiscussedbasedoninformationfusionof
9、magnetometersensorandMEMSIMU,andcompletesMEMSIMUinitialalignment;2Pedestrianmotionmodel:IMUstanceisthekeyissuesinindoorPDRalgorithm,whichdeterminestheusingofobservationaccmatelyinExtendedKalmanFilter(EKF)Therefore,pedest
10、rianmotionmodelispresented淅tllaccelerometersandgyroscopesforIMUstancedetectioneffectivelyinthispaperItestimatestheerrorsofnavigationparametersandsensorsexactlyandcompensatesinstantlybasedonfoot—mountedandEKFwhendetectedI
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