【摘 要】
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随着智能手机的普及以及移动互联网的发展,人们对于室内外导航的服务需求也日益增加。由于室外定位技术的成熟,导航技术的重点主要集中在室内外场景的切换技术和室内定位技术
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随着智能手机的普及以及移动互联网的发展,人们对于室内外导航的服务需求也日益增加。由于室外定位技术的成熟,导航技术的重点主要集中在室内外场景的切换技术和室内定位技术上。虽然Wi-Fi技术、RFID技术和蓝牙等技术使得室内定位得到很大的发展,现阶段围绕室内定位的研究依然集中在提高室内定位的精度上。精确的室内定位对于公共安全、商业应用以及军事应用都具有非常重要的意义。然而室内环境非常复杂,信号传播会受到墙壁、隔板、天花板等障碍物的阻挡,引起信号发生反射、折射、衍射现象,发射信号经过多条路径、以不同的时间到达接收端,出现多径传播现象和非视距效应,使得室内定位极具挑战性。基于以上问题,本文采用以终端传感器为定位方式的行人航位推算算法(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)作为融合算法的主算法。该算法主要利用终端传感器收集加速度、磁场强度、设备角速度等传感器数据,利用姿态估计、有限状态机、主成分分析算法(Principal Component Analysis, PCA)、动态时间规整算法(Dynamic Time Warping, DTW)对数据进行降噪处理并提取行人运动的步数、步长、方向从而计算行人的位移矢量。由于传感器的误差是随时间累积的,本文引入室内地标作为融合算法的辅助算法对PDR积累误差进行校准。室内地标是利用建筑物的室内特征(电梯、楼梯、Wi-Fi指纹、声音指纹等)标记室内坐标,在行人经过地标区域时可以直接获取当前坐标从而避免了PDR算法误差的持续积累。本文在Android平台上设计实现了传感器数据和Wi-Fi数据的收集系统,并利用Java语言实现各算法模块。通过对传感器数据的处理,本文给出了PDR+室内地标融合算法的效果评估并分析了依然存在的问题。
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