Quaternion-EKF的多源传感器联合定向算法

针对磁力计易受干扰和陀螺仪易漂移的问题,使用扩展卡尔曼滤波EKF(Extended Kalman Filter)融合多源传感器进行定向。利用基于四元数的EKF,在当地磁场和重力加速度的基础上融合加速度计、陀螺仪和磁力计观测信息,并通过自适应算法构建过程噪声向量和观测噪声向量的协方差矩阵以解决载体运动和周围磁场干扰对重力和地磁场观测值的影响。实验结果表明,该算法可以有效地减弱陀螺仪漂移和磁场对定向的干扰,获得更加精确和稳定的航向角信息。     

地图匹配辅助的KF-PF室内定位算法模型

针对使用智能手机进行行人航迹推算（pedestrain dead reckoning,PDR）时航向角漂移,定位精度不高,误差累积的问题,提出了一种地图匹配辅助的卡尔曼滤波-粒子滤波（Kalman filter-particle filter,KF-PF）多重滤波算法对PDR算法进行优化。在传统PDR算法的基础上,使用KF融合陀螺仪数据和地图信息解算航向角,然后采用基于地图匹配的粒子滤波算法对轨迹结果进行处理。实验结果表明,该方法消除了航向角误差过大对定位结果的影响,在提高室内定位的灵活性的同时增强了定位的稳定性和精度,并通过地图匹配减少了传统粒子滤波采样点数,降低了运算量,使其在手机平台上实时运行成为可能。     

蓝牙和地图辅助行人航位推算的室内定位系统

针对行人航位推算算法中误差积累的问题,提出并实现了一种蓝牙纠正+地图匹配辅助行人航位推算的室内定位方法:首先通过划分矢量域对手机航向角予以校正,削弱线性矢量域的累积误差,并使用蓝牙信号强度模型反演距离,达到纠正关键点的效果。实验结果表明,该方法在保证了PDR的实时性以及短时间内的高精度性的同时,大幅削弱了PDR的误差,在一定程度上提高了系统整体的精度、可靠性以及抗差性。     

方差-协方差传播律和函数与倍函数应用分析

从随机变量的角度分析了在应用误差传播律计算时,有关和函数与倍函数的形式差异造成不同计算结果的原因,指出和函数与倍函数不能随意变换形式,是因为函数包含的变量是随机变量,而不是普通变量,变换和函数与倍函数的形式会人为地改变随机变量的意义,故在应用时必须根据随机变量含义确定函数的形式。