基于GPS和自包含傳感器的行人室內(nèi)外無縫定位算法研究.pdf

1、隨著導(dǎo)航定位功能在手機(jī)中的普及和基于位置服務(wù)LBS(Location-BasedService)的蓬勃發(fā)展，對行人導(dǎo)航定位技術(shù)準(zhǔn)確性、可靠性和連續(xù)性的要求日益迫切。然而，作為目前行人導(dǎo)航領(lǐng)域的重要定位手段，美國全球定位系統(tǒng)GPS(Global Positioning System)在城市峽谷和室內(nèi)等復(fù)雜環(huán)境中因?yàn)樾盘柕乃p、干擾和遮擋等，接收機(jī)定位精度很差甚至無法定位，而此類環(huán)境恰好是個人用戶的主要活動區(qū)域。為了獲得連續(xù)的導(dǎo)航定位結(jié)果，

2、必須借助于其它定位增強(qiáng)技術(shù)，如自包含傳感器、無線局域網(wǎng)WLAN(Wireless Local Area Network)、移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)、射頻識別 RFID(Radio Frequency IDentification)、偽衛(wèi)星等。基于GPS和自包含傳感器的導(dǎo)航定位技術(shù)，以其自主導(dǎo)航、不需要額外設(shè)施的優(yōu)點(diǎn)，受到導(dǎo)航工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注和集中研究。
　　 本博士課題基于一套低成本多傳感器定位平臺 MSP(Multi-Sensor

3、Positioning，包含一個GPS接收機(jī)、一個兩軸數(shù)字羅盤和一個三軸加速度計(jì))，研究在GPS接收機(jī)無法提供準(zhǔn)確連續(xù)定位信息的情況下，如何通過自包含傳感器測量行人的速度和航向，并設(shè)計(jì)組合濾波器融合GPS和自包含傳感器的定位結(jié)果，實(shí)現(xiàn)行人室內(nèi)外無縫定位解決方案。
　　 通過對各種行人無縫定位算法的調(diào)研和深入了解，考慮到硬件系統(tǒng)低成本傳感器的性能無法滿足傳統(tǒng)慣性導(dǎo)航機(jī)制的精度要求，本文選擇了行人航跡推算算法PDR(Pedestri

4、an Dead Reckoning)輔助在GPS性能不佳的復(fù)雜環(huán)境中的定位，重點(diǎn)研究了以下三個方面：
　　 1.行人步頻探測和步長估計(jì)算法研究
　　 利用行人步態(tài)的運(yùn)動生理學(xué)特性，參照傳統(tǒng)步頻探測和步長估計(jì)方法，設(shè)計(jì)了基于加速度信號的集成了滑動窗口(Sliding-Window)、零交叉(Zero-Crossing)和峰值探測(Peak Detection)三種方法的步頻探測算法，實(shí)現(xiàn)了只有一個參數(shù)的步長估計(jì)模型，通過實(shí)

5、驗(yàn)評估了步頻探測算法正確率和步長估計(jì)模型性能。此外，本文創(chuàng)新性地將肌電信號EMG(Electromyography)用于步頻探測和步長估計(jì)，詳細(xì)說明了行人肌肉群選擇、信號預(yù)處理、探測算法實(shí)現(xiàn)和估計(jì)模型設(shè)計(jì)等問題，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性。
　　 2.數(shù)字羅盤航向校準(zhǔn)算法的研究
　　 獲取精準(zhǔn)的航向是PDR算法的核心問題，也是困擾個人定位研究的長期難題。針對兩軸數(shù)字羅盤無法實(shí)現(xiàn)傾斜補(bǔ)償，容易受到軟硬鐵效應(yīng)、固定偏置、比例因

6、子和行走時平臺振動等誤差影響的弱點(diǎn)，本文采用仿真手段研究了各種因素對航向影響的誤差特性，充分考慮到行人導(dǎo)航定位對校準(zhǔn)方法的易操作性要求，提出了包含所有可預(yù)測誤差的統(tǒng)一誤差模型，分別實(shí)現(xiàn)了獨(dú)立校準(zhǔn)方式采用最小二乘法求解誤差模型參數(shù)的算法，和非獨(dú)立校準(zhǔn)方式基于知識(Knowledge-based)與卡爾曼濾波器的在線訓(xùn)練模型參數(shù)求解算法，通過大量實(shí)驗(yàn)討論了算法的適用條件，驗(yàn)證了該誤差模型的合理性和參數(shù)求解算法的有效性。
　　 3.行

7、人無縫定位算法實(shí)現(xiàn)
　　 為了實(shí)現(xiàn)行人室內(nèi)外無縫定位技術(shù)，本文設(shè)計(jì)了一種三模式的定位機(jī)制：GPS定位模式一當(dāng)GPS信號質(zhì)量好時直接利用GPS定位結(jié)果；PDR定位模式一無GPS信號時完全采用PDR定位結(jié)果；GPS和PDR混合定位模式--信號質(zhì)量不好時GPS與PDR定位結(jié)果通過融合Kalman濾波器得出最終定位信息。分別實(shí)現(xiàn)了在無GPS信號時基于加速度和航向與基于EMG和航向的兩種PDR算法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了在環(huán)境磁干擾較少的情況下P