基于智能手機(jī)的室內(nèi)行人定位與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展和普適計算的興起,基于位置的服務(wù)(Location Based Service,LBS)在人們?nèi)粘；钪?尤其是室內(nèi)生活中,智能手機(jī)扮演著越來越重要的角色,突顯商業(yè)、科研和社會價值。LBS價值的體現(xiàn)依賴于精確的室內(nèi)定位與導(dǎo)航技術(shù)。全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)在室外定位中性能出色,但是不適用于室內(nèi)環(huán)境。
　　經(jīng)過十余年的研究發(fā)展,室內(nèi)定位技術(shù)有了顯著的進(jìn)步。主流室內(nèi)定

2、位與導(dǎo)航方法主要分為行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)和基于接收信號強(qiáng)度(Received Signal Strength,RSS)的測距或指紋法。前者由于硬件制約,需要實時進(jìn)行精確校正來減少累積誤差;后者需要一個繁重的訓(xùn)練階段來構(gòu)造一個較準(zhǔn)確的測距模型或指紋庫,且需要與服務(wù)器進(jìn)行大量通信,提高了計算成本。
　　本文在前人研究的基礎(chǔ)上,提出利用智能手機(jī),融合室內(nèi)環(huán)境的WIFI RSS數(shù)據(jù)糾正

3、室內(nèi)RDR誤差的定位技術(shù)。該技術(shù)不直接使用RSS的絕對值,而是根據(jù)行走中RSS值的變化特征,進(jìn)行位置誤差糾正。本文對三個室內(nèi)定位的實際問題,即突發(fā)抖動對運動的影響、累積誤差導(dǎo)致的房間估算錯誤和估算的位置連續(xù)“撞墻”,進(jìn)行觀察研究,提出了轉(zhuǎn)彎確認(rèn)算法、房間識別算法和房門檢測算法,有效地糾正了以上錯誤,降低了定位誤差。
　　在此基礎(chǔ)上,本文設(shè)計實現(xiàn)了結(jié)合改進(jìn)的粒子濾波(Particle Filter,PF)算法、航位推算、基于室內(nèi)RS

4、S變化分析以及室內(nèi)平面圖的WaP(WiFi-Assisted Particle filter)系統(tǒng)。該系統(tǒng)僅需要室內(nèi)研究場地的平面圖,以及該場地各無線網(wǎng)絡(luò)接入點(Access Point,AP)所在的房間號,不需要WiFi接入點的具體坐標(biāo),也不需要對室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行開銷很大的無線指紋測量作為基礎(chǔ)。
　　本文在現(xiàn)有的Android智能手機(jī)上實現(xiàn)WaP原型。作為輕量級的定位系統(tǒng),僅用400個粒子就可以達(dá)到很好的定位精度,不用架構(gòu)服務(wù)器進(jìn)行