论文部分内容阅读
近年来，随着导航定位技术的发展以及人们需求的增加，人们对导航定位功能的需要不仅仅局限在室外环境。全球定位系统(GPS)作为一种成熟的系统已经成为人们生活和工作中的不可或缺的导航工具，但是在室内，由于建筑物的遮挡，无法享受到GPS带来的便利。因此为了在室内环境下为行人提供连续的，自主的定位信息，必须通过其他的定位技术来达到这一目的，如RFID、超宽带定位技术、自主导航传感器定位技术等。而基于自主导航传感器的组合定位技术因其无需借助外界的设施以及抗干扰能力强等优点成为国内外学者关注的焦点。
本文在实验室自主开发的“多传感器组合的行人室内定位系统”项目的基础上，通过分析选取合适的行人室内定位系统硬件方案和技术方案，利用多传感器组合技术、信号的预处理技术以及有效的定位技术设计高效的自主定位算法。主要的研究内容有:
1.首先分析现有定位系统和定位技术的优势及不足之处，提出了一种基于多传感器组合的定位系统的方案。分析多传感器平台各个器件的工作原理以及性能指标，构建了一套成本低、体积小、精度高的行人室内定位系统。
2.深入分析了室内定位系统的器件的误差来源，提出了ARMA建模+Kalman滤波的方法来消除陀螺仪随机漂移的方法，通过仿真实验证明漂移得到了抑制;针对磁传感器的非正交误差，利用转台实验可以计算出校准因子最终补偿非正交误差;同时利用铁磁干扰自动校准方法对铁干扰误差进行了补偿。
3.通过分析航位推算技术中的行人运动模型的步态特征，提出了动态峰值+零点检测的行人步态检测算法，通过实验验证了该算法具有较高的准确度;通过分析行人步长的特性提出了人工神经网络方法来建立非线性的步长模型，相较于以往用的经验步长公式计算的步长精度更高;此外，利用模糊自适应卡尔曼滤波系统将陀螺仪的四元数航向和加速度计/磁传感器的磁航向融合，得到更为精确的航向。最后根据估算的步长和航向值利用航位推算公式进行位置解算，1000m的位置误差在20m范围内。