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。     

一种基于地图匹配辅助行人航位推算的室内定位方法

针对行人航位推算算法中误差积累问题,提出并实现了地图匹配方法,辅助惯性测量装置进行自主定位。根据室内几何布局特征划分矢量域,修正方向传感器数据来确定航向角,同时通过投影匹配模型判定界点的最优坐标,最终进行最佳室内位置估计。经实验证明:在保持惯性传感器短时间内自主性强、定位精度高等优点的同时,该方法能够很好地抑制误差积累,提高定位算法的精度与稳定性。     

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。     

光源编码+PDR组合的室内行人定位方法

针对光源编码定位系统存在定位不连续、易受遮挡导致定位性能下降等问题,提出了一种光源编码/行人航迹推算(PDR)组合的室内行人定位方法。该方法采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对PDR位置和光源编码位置进行融合处理,并运用新息滤波对光源编码位置进行抗差处理。试验结果表明,光源编码+PDR组合算法能有效改善光源编码定位不连续、非视距环境中存在粗差的问题,实现连续、高精度的室内行人定位。     

基于互补滤波融合WiFi和PDR的行人室内定位

提出了一种基于互补滤波融合Wi Fi和PDR的行人室内定位方法。首先改善Wi Fi位置指纹定位的KNN算法,通过阈值的设定,排除相似度高但实际上不可能的点,获取动态K值;然后通过行人航位推算(PDR)初始化算法,动态轨迹概率计算,确定PDR初始位置;最后在改进的Wi Fi和PDR的定位基础上,基于互补滤波原理,根据Wi Fi和PDR定位的不同特性,利用各自的定位优点,使用Wi Fi定位修正PDR的定位结果,通过相应权重参数的调整,输出最终融合定位结果。试验过程中,选取3种不同的室内环境区域,试验结果证明了该算法可大大提高室内定位的精度和稳定性。     

用户行为感知辅助的室内行人定位

目的 提出了一种用户行为感知辅助的室内行人定位方法。该方法采用行为感知技术,通过智能手机内置的传感器获取行人经过室内特殊位置(如电梯、转角等)的连续多个位置相关的行为状态,结合室内路网的拓扑结构,将行人的位置匹配到相应的特殊位置,以消除行人航位推算(PDR)的累积误差,同时可以在起始点未知的情况下实现行人的自主定位。试验验证了该方法的有效性。     

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...     

环境语义信息辅助的室内停车场车辆定位方法

针对室内停车场环境下GNSS信号受限,无法进行车辆定位的问题,本文提出了一种环境语义信息辅助的室内停车场定位方法。该方法基于智能手机,首先在使用机器学习识别室内停车场中环境语义信息(减速带、转弯)的基础上,建立了室内停车场路网的拓扑结构,然后利用粒子滤波算法对传统车辆航位推算定位数据进行了融合。试验结果表明,该方法有效消除了车辆航位推算的累积误差,平均定位精度达3 m以内,并通过语义信息匹配减少了传统粒子滤波方法的运算时间。     

基于环境光修正的行人航迹推算

针对室内定位存在单一定位精度低,以及组合定位成本高、不易实现的问题,提出了一种利用环境光修正行人航迹推算(PDR)的方法。该方法利用智能手机采集的加速度、陀螺仪和磁力计数据实现PDR位置估计;同时利用手机的光线传感器实时获取所在位置的环境光强度信息,基于采集的室内环境光强度信息修正PDR轨迹中产生的累计误差。经试验数据分析,该方法可以有效地解决PDR轨迹中产生的累计误差,可为大型超市、地下停车场、隧道、矿井等室内光照强度较为稳定的区域提供定位技术帮助。     

基于移动智能终端的PDR/iBeacon融合室内定位

针对单传感器室内定位存在累积误差大、连续性差的问题,本文顾及行人航迹推算(PDR)与低功耗蓝牙信标(BLE Beacon)良好的互补性,研究了基于移动智能终端的融合PDR/iBeacon的室内定位算法：首先,采用电子罗盘和陀螺仪互补修正航向角法降低了PDR的累积误差,其次结合离线指纹库并利用加权K近邻法实现了iBeacon指纹定位,最后基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现了PDR/iBeacon融合定位。两组实测结果表明,相较于传统的PDR,电子罗盘和陀螺仪互补修正航向角方法有效地抑制了航向误差的累积。室内行人航程为39和60 m时,融合PDR/iBeacon定位的平均误差分别为0.560、1.802 m,相比改进的PDR和iBeacon指纹定位精度提高了11.81%、25.53%和26.66%、11.75%。融合PDR/iBeacon的室内定位能降低PDR的误差累积和iBeacon定位的波动性,满足用户室内定位的需求。     

多传感器行人航位推算方法和UKF融合算法

针对利用惯性测量单元进行行人航位推算（PDR）时,其定位误差会随时间累积的问题,提出了一种基于多传感器融合的室内行人航位推算方法;对于智能移动设备的低成本多传感器,设计了基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的初始对准,设定4种阈值条件进行步伐状态检测;在行走过程中,针对步长和航向角误差累积的问题,利用基于UKF的零速度更新（ZUPT）对速度误差进行修正,零角速率更新（ZARU）和磁力计融合对航向角误差进行修正,从而有效提高了行人最终的位置精度。试验结果表明：使用该方法可以有效提高PDR位置精度,平均位置偏差占总路程的1.5%左右。     

基于GIS的室内定位约束与优化算法

随着室内定位技术的不断发展,室内导航渐渐成为可能。但由于室内定位精度和稳定性较差,导致定位点漂移,导航引导错误,用户体验感差,无法满足室内精细导航需求。文中根据室内空间的特点,结合GIS空间分析与导航推测算法,设计出一种适合室内定位约束与优化算法,能在不影响定位效率的情况下很大程度上改善定位效果。经实际场地实验,效果良好。     

GPS/DR导航中的智能地图匹配方法研究

探讨了在简单路网区域内GPS/DR导航的智能地图匹配原则和方法,该法不仅能够消除DR的误差累计,提高定位精度,而且试验结果表明,在市郊的路网中匹配良好。     

室内电子地图制作技术方法研究

随着地理信息技术的发展,导航定位技术越来越受到公众的关注,对室内导航定位的需求也在逐步增加。室内电子地图是室内导航定位的重要数据支撑,现有的针对室内电子地图制作技术的研究较少,因此,研究室内电子地图制作技术是十分必要的。本文主要利用某办公楼一层CAD平面图作为数据源,研究其制作室内电子地图的技术方法。     

基于WiFi信号室内定位技术的研究

主要对基于WiFi信号的室内定位技术中的三角形定位法进行了研究。鉴于现有的三角形定位模型受信号强度和环境干扰的约束影响,定位精度不高,提出了一种结合室内影响因素约束的权重改正定位模型,更加切合复杂的室内定位环境。通过试验测试和数据分析,经过加权去噪模型改正后的定位精度更高,适用性更广。     

基于道路精简滤波原理的车辆导航系统地图匹配算法

针对交叉路口附近道路几何分布较为复杂的实际特点,提出基于道路精简滤波(RRF)原理的地图匹配算法。研究了基于D-S证据理论的多规则数据融合技术在二路段地图匹配中的应用。建立了最短欧氏距离和最小航向差两条判决规则。引入相关性模糊决策理论,将多路段匹配问题简化为二路段匹配问题,使D-S证据判决规则的概率分配函数能根据实际路网分布作适应性调整,提高了算法的鲁棒性。对实际跑车数据的仿真处理结果表明,应用该算法可以较好地解决城市交叉路口地图匹配问题。     

预测思想下的汽车导航地图匹配方法

针对常规地图匹配方法存在匹配不准的难点,设计了一种基于预测的汽车导航匹配方法,并通过实验进行了分析和验证,为解决汽车导航系统在复杂道路的匹配难题提供参考。     

基于相似度计算的室内兴趣点匹配方法

为了解决室内兴趣点数据更新的准确匹配问题,本文提出了基于定位点坐标、名称和地址进行相似度计算的综合匹配方法,并介绍了该方法的实施步骤与流程,通过试验评价了不同相似度计算方法的匹配效果。结果表明,该方法具有可用性,得到的参考阈值可为室内分布密集、种类繁多的兴趣点的快速更新提供技术支持。