航向角约束的手机RTK航位推算融合定位模型全文替换

针对手机RTK定位易受环境影响以及航位推算过程中航向角易发散问题,设计了一种基于航向角约束的手机RTK航位推算融合定位模型。在对惯性传感器数据进行时间对齐、筛选、离散低通滤波等预处理的基础上,采用直接法卡尔曼滤波对位置和速度进行估计。在滤波过程中连续跟踪IMU航向角,根据IMU航向角变化量实时判定运动状态,并在直线阶段对手机航向角进行修正,来进一步抑制误差。本文进行了8组室外步行定位实验,实验结果表明：航向角修正后航位推算的方向准确度显著提升,定位轨迹与基准更加一致;表现在平面定位精度上,RTK精度1.491 m,融合定位精度在航向角修正前为1.558 m,修正后1.403 m。航向角的修正能够有效抑制航位推算的误差积累,从而使融合定位模型获得更优的定位估计。     

孟津县历史极大风速推算及其气候特征分析

利用孟津县2006-2008年自动气象站风资料建立由2 min平均风速、10 min平均风速推算极大风速的拟合方程,根据方程由孟津县气象观测站1959-1982年2 min定时风速和1983-1992年2月10 min平均风速,推算出极大风速,从而建立了可用于研究使用的长时间序列的孟津县年极大风速序列值。通过分析孟津县...     

太阳能电站日照时数推算

根据塔里木油气管道沿线周围近２０个气象测站３６年（１９６１～１９９６年）日照时数和经纬度及海拔高度资料,采用逐步回归方法,建立了塔里同气管道沿线年日照时数推长模式为ｙ＝－２３４５．０６３０＋６６．０５５６ψ＋３１．５５９２λ。在此基础上,应用统计学导出的极值分布（Ⅰ型分布）概率模式对塔里木油气管道中间站的太阳能电站的年日照时数不同概率设计值进行推算。由此揭示了塔里木盆地年日照时分布规律。建议以年日     

多场景下的行人步频自适应检测方法

针对步频检测中容易出现步数过计、错计等问题影响行人航迹推算(PDR)室内定位精度,提出一种自适应步频检测算法.由于智能手机内置加速度传感器直接采集得到的数据存在大量干扰噪声,提出一种组合滤波去噪方法,即将加速度数据依次通过赫尔指数移动平均法、卡尔曼滤波(KF)和低通滤波的预处理滤波组合去除噪声.然后在不同场景下,如上下...     

结合CNN-BiLSTM-SA运动模式识别的自适应步频检测方法

随着位置服务(LBS)的普及，基于智能手机的行人步频检测方法对行人航迹推算(PDR)有重要影响.针对传统步频检测方法在行人多种运动模式下计步误差大的问题，提出一种结合CNN-BiLSTM-SA运动模式识别的自适应步频检测方法.首先根据行人行走特点划分运动模式，使用卷积神经网络(CNN)提取行人不同运动模式的局部特征，利用自注意力机制(SA)对提取的运动特征进行权重分配；再结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)挖掘行人运动特征的前后时序关系进行分类识别；然后根据分类结果提出自适应最小峰距和自适应动态阈值两个特征约束的峰值检测算法对步频进行检测，并在步行中动态调整阈值大小.实验结果表明：本文提出方法在8种组合运动模式下步频检测平均误差率为1.31%，与传统峰值检测相比误差率降低5.97%，同时也优于固定阈值法.     

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。