基于藍(lán)牙與PDR融合的智能手機(jī)室內(nèi)定位與跟蹤算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和智能手機(jī)的普及，人們對(duì)基于位置服務(wù)（Location-Based Service，LBS）的需求逐漸增加，它在民生、商業(yè)、軍事等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用，特別是基于智能手機(jī)的LBS應(yīng)用更是得到快速發(fā)展。LBS關(guān)鍵在于準(zhǔn)確獲得用戶實(shí)時(shí)位置，盡管手機(jī)可以通過全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）獲得室外定位服務(wù)，但是在室內(nèi)環(huán)境下，由于建筑物遮擋，無(wú)法有效接收GPS信號(hào)，進(jìn)而無(wú)法利用GPS進(jìn)行

2、定位，因此高精度的智能手機(jī)室內(nèi)定位一直是定位領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難題。針對(duì)高精度室內(nèi)定位問題，本文重點(diǎn)研究了基于藍(lán)牙接收信號(hào)強(qiáng)度（Received Signal Strength，RSS）的定位算法和基于步行者航位推測(cè)（Pedestrian Dead Reckoning，PDR）的室內(nèi)定位算法，在此基礎(chǔ)上提出一個(gè)基于藍(lán)牙與PDR融合的智能手機(jī)高精度室內(nèi)定位與跟蹤算法。本文主要工作如下：
　　首先，本文提出一種基于概率投票的藍(lán)牙定位算法。該

3、算法利用藍(lán)牙RSS來(lái)確定智能手機(jī)離藍(lán)牙信標(biāo)距離的概率。通過多個(gè)藍(lán)牙信標(biāo)將定位區(qū)域劃分為多個(gè)不同的投票區(qū)域并依照概率進(jìn)行投票，取最大票數(shù)的區(qū)域作為智能手機(jī)的定位結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，最大概率投票法能有效減少RSS不穩(wěn)定對(duì)定位精度的影響，相比于最小二乘定位算法，最大概率投票法在噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為5時(shí)，平均定位誤差降低57.3％，在噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為10時(shí)，平均定位誤差降低68.3%。此外，本文還在基于概率投票的藍(lán)牙定位算法基礎(chǔ)之上，提出利用多用戶協(xié)同定位進(jìn)一

4、步提升定位精度。
　　其次，本文提出一種藍(lán)牙與PDR融合的定位與軌跡跟蹤算法。該算法將藍(lán)牙概率投票算法與 PDR進(jìn)行融合：首先，利用藍(lán)牙 RSS確定出智能手機(jī)的初始位置；其次，在智能手機(jī)移動(dòng)過程中，利用PDR進(jìn)行定位；然后，在PDR定位結(jié)果周邊搜索藍(lán)牙RSS票數(shù)最大區(qū)域；最后，對(duì)PDR和藍(lán)牙RSS的定位結(jié)果進(jìn)行融合，并修正PDR的參數(shù)。實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明，本文提出的融合定位算法相比于PDR算法，定位誤差降低39%；相比于藍(lán)牙RSS概

5、率投票算法，定位誤差降低59.1%；與基于WLAN指紋+PDR的融合室內(nèi)定位算法相比，本文在定位精度好于它們的同時(shí)，還不需要指紋定位算法的離線工作量。
　　最后，為驗(yàn)證本文算法的可行性與實(shí)用性，本文將上述算法在智能手機(jī)上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并開發(fā)了一套完整的室內(nèi)定位演示系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含藍(lán)牙信標(biāo)節(jié)點(diǎn)、Android客戶端、定位服務(wù)器三個(gè)部分。該系統(tǒng)運(yùn)用本文所提出的藍(lán)牙與PDR融合定位算法，對(duì)智能手機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)定位，并為手機(jī)用戶提供室內(nèi)定位、導(dǎo)