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基于Android的PDR和WiFi指紋融合室內(nèi)定位技術研究

發(fā)布時間:2017-11-01 02:26

  本文關鍵詞:基于Android的PDR和WiFi指紋融合室內(nèi)定位技術研究


  更多相關文章: 室內(nèi)定位 行人航位推算 WiFi指紋 方差域 微場景


【摘要】:隨著三大通信運營商“4G+”技術發(fā)力和基于“互聯(lián)網(wǎng)+”相關產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,基于位置的服務(Location-based Services,LBS)在市場營銷、搶險救災、倉儲物流等諸多領域得到了廣泛應用。在室外環(huán)境中,基于全球定位系統(tǒng)(GPS)或北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)(BDS)的位置服務得到深入研究和廣泛應用。在室內(nèi)環(huán)境中,GPS、BDS無法提供定位服務,且主流的室內(nèi)定位技術存在諸多瑕疵;趹T性測量單元(IMU)的航位推算定位技術的數(shù)據(jù)采集傳感器通常是分開地、獨立地固定在移動物體的某些部位,以達到巧妙地采集運動數(shù)據(jù)和設計算法,但這限制了技術的通用性。本文探討IMU和WiFi指紋定位技術的定位特性,研究基于Android的行人航位推算(PDR)和WiFi指紋融合室內(nèi)定位技術,并重點研究了以下幾個方面:(1)改進行人步伐識別算法。分析由行人步伐引起的加速度傳感器信號變化規(guī)律,在局部方差分析法的基礎上,新方法添加步伐起止時間點近似對稱性約束條件,闡述基于方差域的步伐識別方法。相對于局部方差分析法,本文提出的步伐識別方法更進一步規(guī)范檢測步伐的必要因素,提高步伐檢測的準確率,同時為航向角估算提供了時間點上的界定。(2)提出基于微場景的微航向角估算方法。在室內(nèi)環(huán)境中,方向傳感器和陀螺儀會受外界因素干擾,導致微航向角估算誤差較大,故本文提出一種基于微場景的微航向角估算方法。在微場景內(nèi),兩種傳感器各自測量的微航向角進行彼此佐證,提高微航向角測量的準確率,以便提高完整步伐航向角的估算精度。(3)闡述基于Android的融合室內(nèi)定位方法。本文針對PDR定位技術和WiFi指紋定位技術的優(yōu)劣勢,在Android上實現(xiàn)兩種定位技術的融合。WiFi指紋定位技術消除了PDR定位過程中的累積誤差,PDR定位技術細化了WiFi指紋定位精度。理論分析表明,PDR與WiFi指紋定位技術優(yōu)勢互補,提高了室內(nèi)定位精度。最后,實驗表明,本文研究的步伐識別算法和航向角估算方法更進一步提高了融合室內(nèi)定位的精度,可以更好滿足用戶定位精度需求。
【關鍵詞】:室內(nèi)定位 行人航位推算 WiFi指紋 方差域 微場景
【學位授予單位】:江西師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP212.9;TP316;TN92
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 緒論8-13
  • 1.1 研究背景及意義8-9
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
  • 1.3 主要研究工作10-11
  • 1.4 論文組織結(jié)構11-13
  • 第二章 室內(nèi)定位相關技術概述13-16
  • 2.1 位置指紋定位技術13
  • 2.2 基于IMU定位技術13-14
  • 2.3 存在的問題及擬采取的措施14-15
  • 2.4 本章小結(jié)15-16
  • 第三章 基于Android的PDR相關算法改進研究16-26
  • 3.1 研究內(nèi)容概述16
  • 3.2 步伐識別方法研究16-21
  • 3.2.1 步伐數(shù)據(jù)采集與分析16-19
  • 3.2.2 步伐識別算法19-21
  • 3.3 微航向角估算方法研究21-25
  • 3.3.1 坐標系轉(zhuǎn)換21-22
  • 3.3.2 微航向角估算22-25
  • 3.4 本章小結(jié)25-26
  • 第四章 基于Android的融合室內(nèi)定位方法研究26-34
  • 4.1 基于Android的PDR室內(nèi)定位方法26-28
  • 4.1.1 步伐識別檢測26
  • 4.1.2 航向角估算26-27
  • 4.1.3 步長估算27-28
  • 4.2 基于Android的WiFi指紋室內(nèi)校正定位方法28-29
  • 4.3 基于Android的融合室內(nèi)定位系統(tǒng)分析與設計29-33
  • 4.3.1 系統(tǒng)需求29-30
  • 4.3.2 系統(tǒng)設計30-33
  • 4.4 本章小結(jié)33-34
  • 第五章 實驗設計與數(shù)據(jù)分析34-41
  • 5.1 實驗設備與環(huán)境34-35
  • 5.2 實驗與數(shù)據(jù)分析35-40
  • 5.2.1 步伐數(shù)識別數(shù)據(jù)分析35-36
  • 5.2.2 航向角估算數(shù)據(jù)分析36-37
  • 5.2.3 步長估算數(shù)據(jù)分析37
  • 5.2.4 融合定位數(shù)據(jù)分析37-40
  • 5.3 本章小結(jié)40-41
  • 第六章 總結(jié)與展望41-43
  • 6.1 工作總結(jié)41
  • 6.2 研究展望41-43
  • 參考文獻43-46
  • 致謝46-48
  • 讀研期間公開發(fā)表論文(著)及科研情況48

【參考文獻】

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2 許佳熒;;非競爭性互補資源與“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)業(yè)[J];經(jīng)營與管理;2015年12期

3 陳建閣;;基于曼哈頓距離法的顆粒流速檢測技術[J];工礦自動化;2015年11期

4 蔡敏敏;;基于行人航位推算的室內(nèi)定位技術綜述[J];微型機與應用;2015年13期

5 黃楚新;王丹;;“互聯(lián)網(wǎng)+”意味著什么——對“互聯(lián)網(wǎng)+”的深層認識[J];新聞與寫作;2015年05期

6 朱榮;白光偉;沈航;曹磊;;基于貝葉斯過濾法的CSI室內(nèi)定位方法[J];計算機工程與設計;2015年03期

7 鄧中亮;尹露;;基于TC-OFDM體制的室內(nèi)定位系統(tǒng)[J];電信網(wǎng)技術;2015年03期

8 趙嘉琦;遲楠;;室內(nèi)LED可見光定位若干關鍵技術的比較研究[J];燈與照明;2015年01期

9 蔡澤江;唐國純;;基于Android傳感器技術的游戲開發(fā)應用[J];軟件;2014年09期

10 尤肖虎;潘志文;高西奇;曹淑敏;鄔賀銓;;5G移動通信發(fā)展趨勢與若干關鍵技術[J];中國科學:信息科學;2014年05期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 陳偉;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[D];中國科學技術大學;2010年



本文編號:1124858

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