PDR+BLE融合的室内实时定位方法

由于导航卫星信号在室内被遮挡,室内定位技术逐渐成为泛在导航定位领域的研究热点。行人航迹推算(PDR)和低功耗蓝牙(BLE)定位是惯性定位和射频信号定位的常用定位手段,PDR定位连续稳定但存在累积误差,BLE定位无误差累积但定位精度较差。为此,本文面向室内复杂环境行人自主定位需求,对PDR和BLE的实时融合定位展开了研究。首先针对PDR误差累积问题,提出了BLE临近校正PDR的改进算法;然后针对BLE定位粗差大的的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的自适应抗差PDR+BLE融合定位算法。试验结果表明,相比传统算法,BLE临近校正PDR算法定位精度提高了19%,基于EKF的自适应抗差融合定位精度提高了21%,定位精度和稳定性都有显著提升,在室内定位领域中具有较高的适用性和可扩展性。     

稀疏地磁点位辅助PDR室内定位研究

针对室内定位中仅使用PDR定位时出现的误差较大,以及PDR地磁组合定位实时匹配中存在的处理运算量大、实时性差、地磁采集耗时长,过于浪费人力、物力、财力等问题,文中提出通过稀疏的地磁点位辅助PDR进行室内定位,采集地磁时仅采集具有代表性地方的地磁定位,其余地方仅使用PDR定位,当在室内行走时行进到事先采集好的关键点时对P...     

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。     

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...     

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。     

融合地磁/WiFi/PDR的自适应粒子滤波室内定位

随着国民经济的快速发展,人们在室内活动的时间越来越长,室内空间环境也越来越复杂,对室内环境的位置与导航服务的需求也越来越高。由于地磁信号具有稳定性的特点,且Wi Fi技术已得到广泛部署,融合使用地磁和Wi Fi定位具有一定的优势。因此,本文基于Android系统智能手机作为接收设备,融合地磁、Wi Fi及行人航迹推算(PDR)技术,通过自适应粒子滤波模型和随机抽样一致性算法对采集的信号进行处理。试验证明,地磁、Wi Fi、PDR三者融合进行室内定位的方法与其他单类方法相比,实现了将室内定位精度的误差最小降低到1.02 m。     

融合三边测量和PDR的室内定位关键技术分析及应用

随着无线室内定位技术的发展,室内定位效果有了明显提升,但仅采用无线定位方法,定位点跳动频繁,定位效果较差,难以获取连续位置的准确定位。实际应用中不同的硬件平台也会影响具体定位方法的选择,通常需采用多种技术手段的组合以达到理想定位效果。本文基于微信公众平台的服务需要,提出了一种基于三边测量定位和步行者航位推算（PDR）融合的室内定位方法,通过地图信息匹配纠正定位结果,得到连续稳定的定位结果;并集成室内地图可视化技术,研发了一套基于微信平台的三维室内定位系统,在实际工程场景中进行应用,具有较好的定位效果。     

基于几何聚类指纹库的约束KNN室内定位模型

针对室内环境基于RSSI定位不稳定问题,提出了以几何信息改进基于指纹库的KNN定位算法。根据室内几何布局建立了聚类指纹库,提出了表征点位几何特性的点散发性强度(geometric strength of sporad-ic, GSS)概念。利用最邻近样本点的GSS判别移动终端所在参考点RP控制网结构以动态选择KNN关键参数K,构建最佳多边形为约束准则自适应选取后K- 1个邻近点,建立了基于几何聚类指纹库的约束加权KNN室内定位模型。结果表明,改进后定位模型可以更好地估计终端位置信息,其中几何聚类指纹库是改善定位准确性的关键,约束KNN能够有效地提高室内定位精度。     

融合UWB+PDR的室内定位方法改进

近年来,随着科技的进步和创新,对室内定位的研究正朝着多技术互补融合的方向发展,将导航技术与室内定位相融合成为目前的研究热点。行人航位推算(PDR)和超宽带(UWB)技术以其独特的定位优势和精确度等众多优点成为室内定位的主流技术,但PDR由于其累积误差的影响只适用于短时间内高精度室内导航需求,而超宽带在复杂环境中,时间信息可能会严重失真,导致定位信息缺失。因此,本文利用扩展卡尔曼滤波(EKF)对两者进行融合改进,以此发挥各自技术优势。试验结果表明,定位解算的终点误差最大为0.819 5 m,最小为0.144 3 m,平均误差为0.347 8 m,位置平均误差为0.475 0 m,有效提升了室内定位的精度。     

基于改进滑动窗口算法的手机定位数据用户驻留区域识别

针对手机定位数据分析过程中存在的噪声数据处理不佳、用户路径信息丢失、参数适宜性差等问题,提出基于改进滑动窗口的手机定位数据用户驻留区域识别方法.首先讨论了驻留区域识别过程中噪声信息处理与参数自适应等难点;其次通过样本拟合方法,提出出行范围相关的距离阈值计算方法,对经典滑动窗口算法进行改进,生成位置点聚簇结果;最后对通过空间约束规则对乒乓效应进行识别和优化,并对时空相邻聚簇进行归并.实验结果表明,该方法可提高异常漂移点识别的准确率和召回率,并有效处理乒乓效应,可明显提升用户时空行为刻画效果.     

基于位置融合的WiFi室内定位新策略

基于接收信号强度（RSS）的WiFi室内定位技术由于其成本低、易部署的特点成为近年来的一个研究热点。基于RSS的WiFi室内定位由于受到室内环境复杂、动态变化性强的特性,位置估计精度和可靠度较低,因此本文提出了一种新的位置融合定位策略进一步改善基于RSS的WiFi室内定位的精度。新的位置估计策略融合三种AP选取策略的位置估计结果,试验结果表明,新提出的位置融合定位策略能够提高位置估计的精度,同时保证定位结果的可靠性,其整体定位性能更优。      

基于MENS-INS的智能手机室内定位系统

针对目前室内定位技术前期指纹数据采集工作量大、成本高、需部署特殊硬件的问题,提出了一种基于智能手机MENS-INS的室内定位系统.以Android系统为平台设计开发了一款手机应用,利用手机MENS中的陀螺仪、加速计和磁力计获取数据,采用INS算法以及Kalman滤波,结合电子地图匹配算法,实现较长距离内定位精度控制在1～2 m,有助于室内定位技术的大规模推广.     

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。     

一种改进的基于道路网络距离的K近邻查询算法

研究了空间网络数据库中的K近邻查询,提出了一种新的基于道路网络距离的KNN查询算法。这种方法以已有的道路网络模型框架为基础,通过预计算NN表,减少了昂贵的最短路径计算,利用两个链表记录已访问弧段的信息,避免了不必要的磁盘I/Os,从而有效地提高了算法效率。实验结果表明,在目标点分布比较密集的情况下,本算法明显优于其他算法。     

基于几何聚类指纹库的约束KNN室内定位模型

在室内空间提供高精度的实时定位服务非常重要。室内数字地图是室内实时定位的基础和信息载体。研究了面向实时定位的室内空间理论,包括室内空间的定义、室内空间及室内实时定位的特点。分析了地图可视化和基于地图约束的定位精度改进等室内实时定位应用对室内地图的要求,明确了需要表达的室内空间结构为建筑体和室内家具。设计了一种轻量室内地图数据结构,探索了基于该数据结构的室内2D和2.5D地图的制图方法。最后以工程实验楼室内空间为例开展了制图实践。     

基于WiFi的室内位置服务GIS应用系统研究

以室内电子地图为基础,采用基于WiFi的室内定位技术,设计了室内位置服务GIS应用系统框架,实现了POI搜索、路径规划、路径导航等系统功能,对室内位置服务GIS的研究与应用具有一定借鉴意义。     

一种基于低功耗蓝牙的室内定位技术

本文提出了一种基于蓝牙基站的室内定位解决方案。该技术方案中,蓝牙基站由低功耗蓝牙模块组成,在需要定位的室内空间均匀部署一定数量的蓝牙基站,每个蓝牙基站可以创建一个信号区域,并周期性地向外界广播自己独有的与位置信息对应的mac(media access control)地址和RSSI(Received Signal Strength Indication)值。当携带有蓝牙终端设备的用户进入该信号区域,就会接收蓝牙基站广播的RSSI值和mac地址,然后通过基于泰勒级数线性化的最小二乘迭代算法进行精确定位。实验结果表明,该系统定位精度在2.5 m以内,满足绝大多数的室内定位需求。