一种室内位置指纹数据库构建方法

针对室内定位导航服务很大程度上依赖于数据库的支撑,高精度参考点位置指纹数据库的构建与更新需要耗费大量的人力劳动的问题,该文提出一种快速构建室内位置指纹数据库的方法,该方法通过智能手机采集惯性传感器数据和视频数据,使用改进的图像匹配方法连续匹配视频图像,结合运动恢复结构方法和惯性航位推算方法进行行人运动轨迹的几何重建与位置估计,进而实现室内位置指纹数据库的快速构建。实验结果表明,该方法得到的位置标注结果平均误差为0.53 m,构建得到的位置指纹数据库可直接用于室内定位。     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位，而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施，因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题，本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法，并开发了地磁室内导航系统，以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型，建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内，产生的平均定位误差为1.13 m，最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%；与单一地磁指纹匹配算法相比，定位精度提高了57%。试验证明，本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

一种基于快速动态时间规整的地磁定位算法

针对地磁序列匹配定位中动态时间规整算法计算耗时长、实时性差的问题,该文提出一种基于快速动态时间规整的地磁定位算法。该算法首先利用粗粒度化的方法缩短地磁序列长度,得到"粗粒度"化的地磁数据;然后采用减小搜索空间的策略快速得出匹配地磁数据与指纹数据的相似距离和规整路径;最后将"粗粒度"化的地磁数据与规整路径再规整回原来地磁数据序列的大小。在该文提出的定位算法中,缩短地磁数据长度与控制搜索空间的策略较好地改善了地磁序列匹配定位的计算耗时问题。实验结果表明,当匹配定位的地磁序列数据长度为100时,基于快速动态时间规整的地磁定位算法的平均定位误差为1.31 m,均方根误差为1.44 m,且其单次定位时间比动态时间规整算法缩短了2.63 s,算法执行效率提升了78.5%。该文提出的地磁定位算法在保证定位精度的同时加快了算法运行速率,能满足室内定位实时性的需求,具有较高的应用价值。     

室内空间用户行为的智能手机识别

针对地磁匹配中经常会出现相似点,造成定位偏差较大的问题,该文提出利用智能手机识别用户室内行为方式的方法,为地磁匹配算法提供筛选条件。开发了智能手机传感器数据采集工具,获取用户在室内环境下的行为数据。原始数据首先利用一阶低通滤波和平滑滤波算法进行去噪处理,再经过数据分割和特征提取后,应用于行为识别过程。行为识别模型的建立主要使用两种方法,K最近邻算法和隐式马尔可夫模型,并研究了两种方法的不足以及改进途径。通过针对识别准确度的对比实验,在输入最合适的数据的条件下,隐式马尔可夫模型的准确度略优于K最近邻算法。两种方法的识别准确率均在95%以上,能够有效地提高地磁定位精度。利用室内用户行为数据辅助地磁室内定位,很好地改善了地磁数据单一、定位精度较低的问题。     

基于RSSI联合算法的二维室内定位系统设计与实现

针对位置指纹匹配算法计算量大导致室内定位精度不高的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的联合算法. 该算法以K近邻位置指纹匹配算法为基础算法,加入三角定位辅助算法,首先进行三角定位得出参考区域,再进行位置指纹匹配进行精准定位,有效地提高了定位精度. 使用Android Studio基于Java语言开发了一款集Wi-Fi位置指纹采集与在线定位一体化的软件,并在试验场地进行测试.实验结果表明:该算法定位精度在二维平面内达到 1～3 m,较单一算法定位精度有所提高.      

基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位

针对行人航位推算（PDR）定位存在误差累积和地磁指纹不唯一导致的误匹配问题,本文改进了基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位方法。在PDR定位过程中利用地图信息控制粒子权重更新,得到较为准确的位置信息后,利用动态时间规整（DTW）算法在PDR推算位置基础上进行快速序列匹配,获取最优位置估计。试验结果表明,融合定位方法有效解决了行人位置穿墙问题,最大定位误差小于1.5 m,53.33%概率定位精度1 m。     

地磁室内定位技术研究

基于指纹库进行室内定位，传统的数据采集方式为单点采集，这种采集方式既费时又费力，又不利于数据的更新。本文针对地磁数据的特征，提出一种指纹快速采集方法，借助克里金插值算法快速建立地磁数字基准图，并利用动态时间规整算法实现快速定位。通过试验测试和数据分析，快速采集方式的定位精度能够满足用户的位置服务需求，具有较高的实用价值。     

一种融合WiFi/地磁/PDR的室内定位方法

提出了一种改进的粒子滤波方法，利用室内常见的WiFi信号、地磁源并结合智能手机廉价传感器进行室内定位。WiFi室内定位错误匹配情况较少，地磁指纹室内定位具有较强的抗干扰能力，本文利用两者的优点并结合PDR提供连续的位置信息。与传统的粒子滤波相比，采用MD-DTW（多维动态时间规整算法）对粒子定权并提出分段粒子定权的方法对粒子序列长度进行约束，能有效加快粒子滤波收敛速度。仿真试验表明利用改进的粒子滤波进行定位结果可达1 m，有较强的实用性。     

一种基于智能手机四向RSS指纹的室内定位方法

针对传统位置指纹匹配算法只能表征单一维度指纹点特征的问题,提出了一种基于智能手机四向接收信号强度(RSS)指纹的室内定位方法. 该方法通过离线阶段的数据采集、特征提取、接入点(AP)权重分配三个步骤提取了更丰富的指纹点信息,在线阶段使用改进的K最近邻(KNN)分类算法将测试点与指纹点匹配. 在操作系统版本为Android 10的智能手机上使用蓝牙传感器进行实验验证,随机选取30个测试点,得到的实验结果表明:1)四向RSS指纹优于传统的单向RSS指纹,在相同的实验条件下使用四向RSS指纹最高可降低13.4%的定位误差;2)使用四向RSS指纹结合提出的算法,平均定位误差在1.61 m,且响应时间在毫秒级.      

基于最小二乘的WiFi匹配导航

讨论了WiFi室内定位技术中常用的定位方法,并以位置指纹匹配方法为例,详细分析了其定位算法及精度.在此基础上,提出了基于最小二乘的接收信号强度匹配方法.在仿真场景下,分别对该算法进行了静态和动态的实验.结果表明,与位置指纹匹配方法相比,基于最小二乘的匹配方法可以达到子格网的定位精度.     

井下巷道地磁匹配特征的CEA卷积增强的分析

针对井下某些巷道地磁空间变化平缓,地磁匹配概率低的问题,构建了井下巷道地磁卷积增强算子（convolution enhancement algorithms, CEA）,进行地磁匹配前的目标区域和匹配向量的卷积增强预处理,去除数据噪声和增强识别特征。以Laplace、高通滤波（High Pass）、索伯尔滤波（Sobel）图像卷积算子为基础,通过列向量特征的锐化处理,建立了井下巷道地磁卷积增强的Laplace、High Pass和Sobel卷积算子模板。选取某金矿4个巷道的地磁数据,开展了CEA算子卷积前后的均方差算法地磁匹配定位的仿真试验。试验结果表明,CEA算子卷积可以增强匹配序列和地磁图的地磁空间特征,降低了匹配数据中的噪声影响。在数据CEA卷积前后的地磁统计特征对比中发现,Laplace算子不仅保持了原有地磁图变化特征,还增大了数据空间变化的差异度,降低了相关性,效果明显。特别是600 nT的高噪声干扰匹配试验中,Laplace算子卷积能够降低噪声对地磁定位扰动影响,有效提高了地磁匹配定位的概率和精度,具有较强的鲁棒性,适合作为井下巷道地磁匹配的数据预处理模型。     

地磁室内定位基准图数据采集系统设计

近年来,地磁作为室内定位基准已经成为热点研究领域。本文深入研究了地磁室内定位技术,并通过大量试验,分析了室内磁性材料及电子设备对磁场的干扰,进一步探究了室内磁场特性,证明了磁场信息作为定位依据的可行性;利用Arduino IDE研发了智能地磁数据采集平台,该平台搭载多种传感器,如HMC5983磁传感器和惯性导航传感器等,采集一定密度的室内地磁数据,利用克里金法对该地磁数据进行差值处理,生成2 cm间隔大小的栅格地磁图,作为室内定位基准图保存在数据库中。     

煤矿井下基于Attention机制的LSTM地磁定位算法

针对利用无线射频信号对井下人员定位受环境影响大的问题,本文提出了基于Attention机制的LSTM地磁定位算法。利用矿用智能手机以路径连续采集方式获取井下地磁数据,通过分析井下巷道地磁信号变化的空间差异性和时间稳定性,建立面向井下拓扑结构的地磁指纹数据库;在LSTM模型中引入Attention机制,使其能够根据地磁序列与位置的相关性进行训练且给予不同的权重;将井下实时采集的地磁数据输入模型后进行位置估计。试验结果表明,通过神经网络LSTM学习地磁序列与相应位置的映射关系,可有效提高定位精度。     

WiFi指纹定位中采样间距对定位精度的影响

在Android平台上利用WiFi信号强度特征进行定位,定位系统由安卓客户端、Tomecat服务器以及MySQL数据库组成。基于信号强度指示(RSSI)的WiFi指纹定位在离线阶段建立的指纹数据库受采样间距的影响,因此采样间距必然影响指纹定位的精度。为了探究采样间距对WiFi指纹定位影响,在教室内进行实验,选取不同采样间距进行基于RSSI的WiFi指纹定位实验和分析,以定位的精度和时效性作为定位结果的衡量标准,实验表明,在室内环境下,采样间距为3 m的时效性较高且定位精度也能满足要求。      

基于Wi-Fi和Android平台的室内定位技术研究

由于GPS不能满足用户对室内定位的需求,研究并开发基于Wi-Fi和Android平台的室内定位系统,利用位置指纹匹配算法和Kalman滤波实现室内定位。实验结果表明,该系统具有良好的实时动态定位效果。