發(fā)布時間：2018-04-05 16:17

  本文選題：行人航跡推算　切入點：擴展卡爾曼濾波　出處：《電子技術應用》2017年04期

【摘要】：針對室內(nèi)定位的實際應用需求,提出了基于行人航跡推算算法(PDR)的適用于手機采集數(shù)據(jù)的室內(nèi)定位方法。不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法,該種定位方法利用手機得到加速度、陀螺儀以及地磁原始數(shù)據(jù),通過分析加速度信號實現(xiàn)步頻探測和步長估計。利用擴展卡爾曼濾波器(EKF)融合各慣性傳感器數(shù)據(jù)以提高方向角的解算精度。最后設計了基于Android平臺的數(shù)據(jù)采集軟件,可利用手機內(nèi)置的傳感器設備實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。經(jīng)實驗數(shù)據(jù)分析,該算法的定位精度優(yōu)于2m,在實用的基礎上具有較高的定位精度和較低的實現(xiàn)復雜度。
[Abstract]:In order to meet the practical requirements of indoor positioning, a new indoor location method based on pedestrian trajectory estimation algorithm (PDR) is proposed, which is suitable for mobile phone data acquisition.Different from the traditional data acquisition method, this method uses the mobile phone to obtain the acceleration, gyroscope and geomagnetic data, and realizes the step frequency detection and step size estimation by analyzing the acceleration signal.The extended Kalman filter (EKF) is used to fuse the inertial sensor data to improve the accuracy of direction angle calculation.Finally, the data acquisition software based on Android platform is designed, which can realize data acquisition by using the sensor device built in the mobile phone.The experimental data show that the localization accuracy of the algorithm is better than 2 m, and the algorithm has higher localization accuracy and lower implementation complexity on the basis of practical application.
【作者單位】： 桂林電子科技大學信息與通信學院;
【基金】：國家自然科學基金(61263028) 桂林電子科技大學研究生教育創(chuàng)新計劃資助項目(2016YZCX14)
【分類號】：TN929.53;TP212

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本文編號：1715531