基于聲信號(hào)與PDR的智能手機(jī)室內(nèi)融合定位方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，基于位置的服務(wù)為人們?nèi)粘Ｉ钐峁┝酥T多便利。室外環(huán)境下，GPS定位精度很高，然而室內(nèi)環(huán)境下GPS受遮擋影響而失效，亟需高精度、低成本、魯棒性好的室內(nèi)定位技術(shù)。當(dāng)前單一的室內(nèi)定位技術(shù)，或多或少存在一些缺陷，難以滿(mǎn)足用戶(hù)定位需求。
　　近年來(lái)，智能手機(jī)日益普及，如何充分利用智能手機(jī)內(nèi)置的各類(lèi)傳感器，對(duì)多種定位技術(shù)進(jìn)行融合，進(jìn)而開(kāi)發(fā)高精度、低成本、魯棒性好的室內(nèi)定位系統(tǒng)，成為新的研究熱點(diǎn)。通過(guò)查閱大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)以及

2、進(jìn)行相關(guān)基礎(chǔ)性實(shí)驗(yàn)等前期工作，發(fā)現(xiàn)PDR(Pedestrian Dead Reckoning)具有自完備性，不易受環(huán)境干擾，但存在累積誤差，而聲信號(hào)定位，定位精度高，易受環(huán)境噪聲影響?；谝陨戏治觯岢龌谥悄苁謾C(jī)的聲信號(hào)與PDR融合室內(nèi)定位方案，本文的主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)如下:
　　(1)智能手機(jī)PDR相關(guān)參數(shù)的魯棒估計(jì)與算法實(shí)現(xiàn)，提出了基于動(dòng)態(tài)閾值的步伐檢測(cè)算法;提出了基于聲信號(hào)定位的個(gè)體步長(zhǎng)估計(jì)以及基于粒子濾波的個(gè)體步長(zhǎng)動(dòng)態(tài)更

3、新，有效減小了固定步長(zhǎng)帶來(lái)的定位誤差。
　　(2)室內(nèi)空曠場(chǎng)景下基于聲信號(hào)定位與PDR的粒子濾波融合定位解決方案，提出了結(jié)合步長(zhǎng)模型的時(shí)間配準(zhǔn)方法，解決了時(shí)間不匹配問(wèn)題對(duì)融合定位的影響;提出基于PDR的聲信號(hào)定位非視距識(shí)別及粒子權(quán)值更新方法，有效地剔除了聲信號(hào)定位異常值對(duì)融合定位的不良影響，提升系統(tǒng)的魯棒性。
　　(3)室內(nèi)走廊場(chǎng)景下基于聲信號(hào)TDOA(Time Difference of Arrival)、PDR與地圖信息