一种基于智能手机的实时高精度定位系统开发与车载应用测试北大核心CSCD

手机GNSS芯片可支持多模GNSS观测信号,其提供的原始观测量为高精度导航定位提供了可能,智能手机高精度导航定位成为研究热点之一。本文首先基于自研的反向RTK算法,设计并开发了一套基于智能手机的实时高精度定位系统,降低手机的计算压力;然后基于智能手机小米8,进行了大范围(覆盖深圳、武汉、北京)、多场景(城市开阔/遮挡,高速开阔/遮挡)的动态车载应用测试,用于验证系统的可靠性和可用性。测试结果表明:系统在各场景下均能稳定有效运行,在开阔环境下,小米8可实现亚米级的实时动态定位精度,精度最优可达0.21 m。     

智能手机影像支持的水质监测算法与应用EI北大核心CSCD

智能手机为基于公众科学的水质监测提供了新的手段,但是目前还缺乏基于智能手机拍摄的水体影像的水质参数反演的系统性研究。针对这种情况,本文首先构建了基于水面数码照片的典型水质参数反演和水体污染识别模型,包括水色指数、透明度、营养状态等级、蓝藻水华、黑臭水体;然后,基于这些模型开发了基于智能手机安卓系统的“观水色”app,并在一些典型研究区对“观水色”app进行了应用及评价,获得了较好的水质监测精度;最后,分析了白平衡、不同数码相机设备、照片存储格式对于基于智能手机的水质监测的影响及其应对策略。本文的研究成果将有利于推动智能手机在水质监测中的广泛应用。     

脑认知与空间认知——论空间大数据与人工智能的集成

21世纪是数据爆炸增长的时代,面对大数据时代的到来,急需增强地球空间信息学数据处理的时效性与智能化水平。将人工智能应用于地球空间信息学,提升地球空间信息处理的感知认知能力,实现地球空间信息学对所获取的数据快速处理、提取有用信息和驱动相应应用的过程。因此,从地球空间的宏观、中观、微观3个尺度上研究空间大数据与人工智能的集成,分别提出对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个高度智能化系统的概念。详细介绍了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑3个智能化系统的概念及需要解决的关键技术,并举例说明了对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑初级阶段感知、认知及驱动应用的过程。不久的将来,对地观测脑、智慧城市脑和智能手机脑可以回答何时（when）、何地（where）、何目标（what object）发生了何种变化（what change）,并在正确的时间（right time）和正确的地点（right place）把正确的数据、信息、知识（right data/information/knowledge）推送给需要的人（right person）,实现4W信息实时推送给4R用户的地球空间信息服务的最高标准。     

iPhone的小麻烦 iPhone闹钟让欧洲上班旗们集体“偷懒”1小时

虽说iPhone是智能手机，但是它的闹钟却没有跟得上“智能”的步伐。这个漏洞明显地表现在冬令时的转换。在几乎人人手持iPhone的英国，上班族们遇到了周一上午集体迟到1小时的尴尬。     

国产北斗导航智能手机年底前面世并进入市场

在2013年11月8日召开的＂推进北斗系统在大众领域的规模化应用＂研讨会上,专家透露,今年年底之前,搭载中国自主研发的北斗导航系统的智能手机将进入市场。这将是北斗系统民用化的一大突破。目前,北斗系统在车载导航领域已经有所应用,但整个＂北斗＂产业还没有实现产业化规模,相关产品的价格也偏高。     

Android智能手机GNSS定位性能分析

随着全球卫星导航系统(GNSS)的发展和移动通信技术的进步,用户对位置服务(LBS)提出了更高的要求. 本文采用市面上常见的两部Android智能手机采集GNSS数据,对Android智能手机伪距单点定位(SPP)和单频精密单点定位(PPP)算法进行研究,分析了在不同条件下智能手机的SPP、单频PPP定位性能. 结果表明:在使用多普勒平滑伪距和信噪比随机模型的基础上,Android智能手机GPS单系统的SPP定位精度可达3 m,GPS、Galileo、GLONASS、北斗卫星导航系统(BDS)四系统定位精度可达亚米级. 在单频PPP静态定位中,在GPS单系统下,定位精度仅能达到米级,且收敛时间较长;在GPS、Galileo、GLONASS、BDS四系统下,定位精度可达亚米级,且平面方向可在40 min内收敛. 在单频PPP动态定位中,手机的定位精度仅能达到米级.      

基于智能手机的室内定位技术的发展现状和挑战

室内定位是未来人工智能的核心技术之一,对即将到来的人工智能时代起着举足轻重的作用。开发有效的室内定位新技术是工业界和学术界的研究热点,如谷歌研发的室内视觉定位服务技术、苹果致力推动的基于低功耗蓝牙的iBeacon室内定位技术以及百度携手芬兰IndoorAtlas公司推出的基于磁场匹配的室内定位方案等。然而,受室内复杂环境以及空间布局、拓扑易变等影响,实现准确、可靠、实时的室内定位,满足各类定位需求仍有很大的挑战性。目前,随着智能手机的普及和微机电系统技术的发展,智能手机内置多种传感器和支持丰富的射频信号,可提供不同的定位源。本文从智能手机的内置传感器和射频信号两个方面,综述了现有基于智能手机的室内定位技术,指出各种定位技术的优缺点和应用场景,分析室内定位的发展现状和存在难点,对室内定位技术未来的发展方向进行了展望。     

基于智能手机的校园环境噪声时空分布

针对依靠布设固定监测站的方式收集噪声信息需耗费大量人力、物力和财力,且其所采集数据仅能覆盖有限范围的问题,该文依照群智感知的思路,利用志愿者的智能手机作为信息采集终端,收集中国矿业大学(北京)校园内的噪声监测数据,使用克里金插值法生成噪声地图,在对校园进行功能区划分的基础上,分析校园环境噪声的空间分布差异和各功能区内噪声的时间变化规律。实验结果表明,该文所提方法能根据校园内人群的智能手机采集的数据,快速获取环境噪声的时空分布模式,进而推断时空差异的产生原因。     

基于智能手机传感器的室内行人三维定位算法

针对室内行人定位中累积误差发散及高程值缺失的问题,提出了一种基于智能手机传感器(磁力计、加速度计、陀螺仪和气压计)的室内行人三维定位算法。该算法在使用行人航位推算获得二维定位信息的基础上,融合多传感器输出解算行人方位角,结合电子罗盘提出加权方位角以提高解算精度;通过传感器输出检测行人行为状态,结合虚拟地标点图层及其匹配算法,将行人的位置匹配到相应的特殊位置,重置行人初始位置以消除累积误差;使用基于气压计的差分气压测高法求解行人的高程值,从而获得行人三维定位信息。在智能手机上进行实验,结果表明,该算法不仅能够提供准确、连续的二维定位信息,还能提高行人对楼层的分辨力,可为室内行人导航、跟踪等基于位置服务提供有效的定位信息。     

基于智能手机的船载组合导航算法

智能手机内置丰富的传感器激发了无处不在的导航应用,但目前智能手机组合导航研究多集中于陆地环境,对水上及海洋环境的研究较少。为此,设计了一种以GNSS、加速度计、陀螺仪组合导航为主,磁力计、气压计为辅的多种传感器融合算法,以实现智能手机船载场景下的高精度定位导航,提出了一种智能手机磁力计转弯检测的方法,构建了顾及船只运动状态的噪声自适应运动约束模型,同时引入了磁力计和气压计外部观测等约束信息。基于船载实测数据进行分析,结果表明：基于磁力计测量值的转弯检测成功率高达96.94%;相较于未加约束的松组合算法,本文算法平面位置精度可达到1.29 m,提升12.24%,航向精度可达到1.75°,提升50.28%,基本满足船只的定位导航需求。