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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著室外定位的理論與技術(shù)逐步成熟,對(duì)實(shí)現(xiàn)在衛(wèi)星信號(hào)遮蔽區(qū)域如城市峽谷、室內(nèi)盲區(qū)乃至礦山等地下空間的無(wú)縫定位和應(yīng)急救援服務(wù)提出了新的要求,針對(duì)室內(nèi)定位技術(shù)而言,雖然已經(jīng)出現(xiàn)了諸如紅外線、超聲波、射頻識(shí)別、藍(lán)牙、超寬帶、無(wú)線保真、ZigBee、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、地磁場(chǎng)、行人航位推算等典型的技術(shù)手段,設(shè)計(jì)出了多個(gè)具有代表性的室內(nèi)定位系統(tǒng),但大多數(shù)是以單一數(shù)據(jù)源為定位信號(hào),定位區(qū)域有限、定位精度低,再則有些系統(tǒng)需要布設(shè)昂貴的硬件設(shè)施。因此,研究廉價(jià)、
2、高效、高精度、自適應(yīng)的室內(nèi)全空間導(dǎo)航定位技術(shù)是目前導(dǎo)航位置服務(wù)領(lǐng)域亟待解決的瓶頸問(wèn)題。目前智能移動(dòng)終端越來(lái)越普及,并且內(nèi)嵌很多先進(jìn)的硬件設(shè)施,如WiFi模塊,藍(lán)牙模塊和各種慣性傳感器等,使得在智能平臺(tái)上研發(fā)室內(nèi)定位系統(tǒng)變得容易可行。本文以智能手機(jī)內(nèi)嵌的慣性傳感器、WiFi為主要數(shù)據(jù)采集手段,輔以建筑物的空間地理信息,以室內(nèi)全空間定位為主線,系統(tǒng)地研究了基于多元傳感器集成的室內(nèi)定位算法,深入探討了測(cè)距與非測(cè)距、無(wú)線與非無(wú)線傳感器的室內(nèi)融合
3、定位,慣性傳感器/無(wú)線信號(hào)室內(nèi)優(yōu)化組合關(guān)鍵技術(shù),以此為基礎(chǔ),選取Android智能手機(jī)HUAWEI P6為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),利用WiFi信號(hào)和手機(jī)內(nèi)嵌傳感器信號(hào)在綜合實(shí)驗(yàn)場(chǎng)開(kāi)展了集成測(cè)試。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴探討了WiFi信號(hào)指紋定位方法的原理及在不同室內(nèi)環(huán)境下的定位特點(diǎn)。針對(duì)大目標(biāo)區(qū)域定位時(shí)指紋匹配算法計(jì)算量大的問(wèn)題,利用K-means聚類算法對(duì)WiFi指紋庫(kù)進(jìn)行聚類處理,降低算法計(jì)算量,提高了WiFi定位算法的實(shí)時(shí)性;針對(duì)Wi
4、Fi單點(diǎn)定位結(jié)果跳動(dòng)的問(wèn)題,利用卡爾曼濾波算法對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行去噪處理,有效改善無(wú)線信號(hào)指紋定位方法的精度。⑵深入分析了行人航跡推算PDR定位方法的原理,針對(duì)步態(tài)檢測(cè)中常用的波峰檢測(cè)算法受手機(jī)姿態(tài)影響大的問(wèn)題,提出一種利用手機(jī)傳感器自相關(guān)分析的計(jì)步算法,針對(duì)行人不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)計(jì)步結(jié)果的影響,設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)波峰檢測(cè)算法,兩種算法改進(jìn)了手機(jī)姿態(tài)變化和行人運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化對(duì)定位結(jié)果的影響。⑶對(duì)比分析了PDR定位和WiFi定位的優(yōu)缺點(diǎn),利用擴(kuò)展卡爾
5、曼濾波和無(wú)跡卡爾曼濾波算法對(duì)兩者進(jìn)行融合,結(jié)果表明,無(wú)跡卡爾曼濾波可以有效克服擴(kuò)展卡爾曼濾波的缺點(diǎn),使得融合后的定位結(jié)果在定位精度和穩(wěn)定性上都有很大的提高。⑷完成了室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?;贏ndroid平臺(tái)、ArcEngine開(kāi)發(fā)包以及Unity3D三維可視化引擎開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)定位模塊和三維可視化模塊,該系統(tǒng)分移動(dòng)端和監(jiān)控端兩部分,其中在移動(dòng)端用戶可以利用WiFi、加速度、方向和陀螺儀等傳感器完成定位并將結(jié)果發(fā)送到監(jiān)控端;在監(jiān)控端接收用
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