本文關鍵詞：基于多模無線定位技術的行人室內外導航方案研究

  更多相關文章： 行人航位推算 狀態(tài)機 地標 傳感器 動態(tài)時間規(guī)整

【摘要】：隨著智能手機的普及以及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人們對于室內外導航的服務需求也日益增加。由于室外定位技術的成熟,導航技術的重點主要集中在室內外場景的切換技術和室內定位技術上。雖然Wi-Fi技術、RFID技術和藍牙等技術使得室內定位得到很大的發(fā)展,現(xiàn)階段圍繞室內定位的研究依然集中在提高室內定位的精度上。 精確的室內定位對于公共安全、商業(yè)應用以及軍事應用都具有非常重要的意義。然而室內環(huán)境非常復雜,信號傳播會受到墻壁、隔板、天花板等障礙物的阻擋,引起信號發(fā)生反射、折射、衍射現(xiàn)象,發(fā)射信號經過多條路徑、以不同的時間到達接收端,出現(xiàn)多徑傳播現(xiàn)象和非視距效應,使得室內定位極具挑戰(zhàn)性。 基于以上問題,本文采用以終端傳感器為定位方式的行人航位推算算法(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)作為融合算法的主算法。該算法主要利用終端傳感器收集加速度、磁場強度、設備角速度等傳感器數(shù)據(jù),利用姿態(tài)估計、有限狀態(tài)機、主成分分析算法(Principal Component Analysis, PCA)、動態(tài)時間規(guī)整算法(Dynamic Time Warping, DTW)對數(shù)據(jù)進行降噪處理并提取行人運動的步數(shù)、步長、方向從而計算行人的位移矢量。 由于傳感器的誤差是隨時間累積的,本文引入室內地標作為融合算法的輔助算法對PDR積累誤差進行校準。室內地標是利用建筑物的室內特征(電梯、樓梯、Wi-Fi指紋、聲音指紋等)標記室內坐標,在行人經過地標區(qū)域時可以直接獲取當前坐標從而避免了PDR算法誤差的持續(xù)積累。 本文在Android平臺上設計實現(xiàn)了傳感器數(shù)據(jù)和Wi-Fi數(shù)據(jù)的收集系統(tǒng),并利用Java語言實現(xiàn)各算法模塊。通過對傳感器數(shù)據(jù)的處理,本文給出了PDR+室內地標融合算法的效果評估并分析了依然存在的問題。
【關鍵詞】：行人航位推算 狀態(tài)機 地標 傳感器 動態(tài)時間規(guī)整
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 研究目標11
• 1.3 研究現(xiàn)狀和主要問題11-13
• 1.4 主要研究內容13
• 1.5 論文組織結構13-16
• 第二章 室內外導航方案綜述及分析16-24
• 2.1 定位技術綜述16-17
• 2.2 定位技術中的參數(shù)定義和簡介17-19
• 2.3 室內定位技術術語19-21
• 2.4 基本測量方法21-22
• 2.5 定位方法介紹22-23
• 2.6 本章小結23-24
• 第三章 多模室內定位方案設計24-32
• 3.1 Wi-Fi定位24-27
• 3.2 聲波定位方案27-29
• 3.2.1 傳統(tǒng)超聲波方案27
• 3.2.2 超聲波指紋方案27-29
• 3.3 多模室內定位29-30
• 3.4 本章小結30-32
• 第四章 航位推算算法的介紹及研究32-54
• 4.1 航位推算算法32
• 4.2 行人航位推算算法32-33
• 4.3 步數(shù)檢測33-41
• 4.3.1 特征分析33-35
• 4.3.2 地理坐標和機載坐標35
• 4.3.3 重力投影35-38
• 4.3.4 有限狀態(tài)機38
• 4.3.5 動態(tài)時間規(guī)整38-40
• 4.3.6 檢測流程40-41
• 4.4 步長檢測41-44
• 4.4.1 步長檢測算法介紹41-42
• 4.4.2 步頻檢測42-44
• 4.4.3 行人數(shù)據(jù)收集44
• 4.5 方向檢測44-53
• 4.5.1 歐拉角介紹45-46
• 4.5.2 四元數(shù)46-48
• 4.5.3 PCA算法48-49
• 4.5.4 方向算法實現(xiàn)49-53
• 4.6 本章小結53-54
• 第五章 室內地標的方案研究54-64
• 5.1 室內地標簡述54-55
• 5.2 室內地標聚類的數(shù)學方法研究55-56
• 5.2.1 室內地標聚類方法概述55
• 5.2.2 K-means聚類算法原理55-56
• 5.3 室內地標分類56-57
• 5.3.1 固定室內地標56
• 5.3.2 非固定室內地標56-57
• 5.4 基于Wi-Fi的室內地標57
• 5.5 基于傳感器的室內地標57-59
• 5.5.1 升降電梯58
• 5.5.2 樓梯58-59
• 5.6 基于聲音節(jié)點的室內地標59-60
• 5.7 室內地標的學習60-62
• 5.8 本章小結62-64
• 第六章 室內外融合方案研究64-70
• 6.1 室內外場景檢測64
• 6.2 室內定位平臺的實現(xiàn)及過程64-65
• 6.3 實驗結果及分析65-69
• 6.3.1 步數(shù)檢測實驗分析66-67
• 6.3.2 方向檢測試驗分析67-68
• 6.3.3 定位評測68-69
• 6.4 本章小結69-70
• 第七章 總結與展望70-72
• 7.1 工作總結70-71
• 7.2 不足與展望71-72
• 參考文獻72-76
• 致謝76-78
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄78

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王千;王成;馮振元;葉金鳳;;K-means聚類算法研究綜述[J];電子設計工程;2012年07期

2 盧恒惠;劉興川;張超;林孝康;;基于三角形與位置指紋識別算法的WiFi定位比較[J];移動通信;2010年10期

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本文編號：858941