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      智能手機內(nèi)置傳感器與Wi-Fi融合的室內(nèi)動態(tài)連續(xù)定位方法

      文檔序號:9784531閱讀:1037來源:國知局
      智能手機內(nèi)置傳感器與Wi-Fi融合的室內(nèi)動態(tài)連續(xù)定位方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001]本發(fā)明屬于電子定位領(lǐng)域,具體涉及一種智能手機內(nèi)置傳感器與Wi-Fi融合的室 內(nèi)動態(tài)連續(xù)定位方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 現(xiàn)有室內(nèi)定位技術(shù)分為廣域室內(nèi)定位技術(shù)與局域室內(nèi)定位技術(shù),廣域室內(nèi)定位技 術(shù)主要通過改造通信基站實現(xiàn),且智能手機端需增加硬件芯片,實現(xiàn)成本高,不易普及;局 域室內(nèi)定位技術(shù)的主流技術(shù)是基于Wi-Fi指紋定位技術(shù)。受限于Wi-Fi信號易受干擾波動的 問題,現(xiàn)有Wi-Fi定位技術(shù)方案會通過融合多種傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行組合室內(nèi)定位提升室內(nèi)定 位精度與穩(wěn)定性,主要包括基于粒子濾波算法,基于卡爾曼濾波算法和交叉輔助算法等融 合技術(shù)。
      [0003] 基于粒子濾波的算法融合過程直觀有效,但計算量大,并不適用于手持設(shè)備;基于 卡爾曼濾波的算法具有較好的實時性,但算法是基于定位結(jié)果層級的融合,在Wi-Fi信號受 到干擾大幅波動的情況下,定位結(jié)果易出現(xiàn)漂移;交叉輔助算法是新提出的深入Wi-Fi定位 過程的融合算法,但目前算法并不完善,容易出現(xiàn)一些錯誤循環(huán)。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0004] 本發(fā)明提出一種智能手機內(nèi)置傳感器與Wi-Fi融合的室內(nèi)動態(tài)連續(xù)定位方法,解 決了上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題,具有成本較低,定位結(jié)果精準(zhǔn)的特點。
      [0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案是:智能手機內(nèi)置傳感器與Wi-Fi融合的室內(nèi)動態(tài)連續(xù)定位方 法,其特征在于,包括以下步驟:
      [0006] 運動模式定位:智能移動電子終端設(shè)備通過融合加速度傳感器數(shù)據(jù)、陀螺儀傳感 器數(shù)據(jù)和氣壓計傳感器數(shù)據(jù),識別室內(nèi)行人運動模式;
      [0007] Wi-Fi定位估計位置:智能移動電子終端設(shè)備通過Wi-Fi的接收信號強度進(jìn)行室內(nèi) 位置估計,得到室內(nèi)行人最可能的K個位置估計,其中通過動態(tài)閾值調(diào)節(jié)和接入點的匹配來 增強移動狀態(tài)下定位的性能;
      [0008] PDR定位估計位置:智能移動電子終端設(shè)備通過融合加速度傳感器數(shù)據(jù)、陀螺儀傳 感器數(shù)據(jù)和磁力計傳感器數(shù)據(jù)對室內(nèi)行人進(jìn)行航跡推算得到位置估計,并結(jié)合室內(nèi)行人運 動狀態(tài)建立置信區(qū)域;
      [0009]融合定位算法定位:采用信任鏈定位融合算法對Wi-Fi和FOR定位的位置進(jìn)行動態(tài) 融合,首先通過PDR定位得到的置信區(qū)域與Wi-Fi定位估計位置的K個位置估計進(jìn)行"可信 點"判定,再通過有限狀態(tài)機建立動態(tài)連續(xù)定位的鎖定機制,最后基于TC參數(shù)&與置信狀 態(tài),融合Wi-Fi定位估計位置與TOR定位估計位置以獲得最佳定位位置估計。
      [0010]優(yōu)選地,通過PDR定位得到的置信區(qū)域與Wi-Fi定位估計位置進(jìn)行"可信點"判定應(yīng) 滿足以下條件:
      [0011]所述"可信點"是否滿足置信區(qū)域范圍采用以下公式判別: \Distv-Dist\< p [0012] , 1 \Dirr- Dir\< β
      [0013] 其中,Distw和Dirw分別表示當(dāng)前Wi-Fi定位估計位置與上一個Wi-Fi定位估計位置 的距離和角度;DistP和DirP分別表示當(dāng)前FOR定位估計位置與上一個FOR定位估計位置的距 離和角度;P表示距離估計的誤差容忍值,β是角度估計的誤差容忍值。
      [0014] 優(yōu)選地,所述Ρ和β分別取2米和45°。
      [0015] 優(yōu)選地,所述動態(tài)連續(xù)定位的鎖定機制包括以下內(nèi)容:
      [0016] 其通過有限狀態(tài)機實現(xiàn),包括三個置信狀態(tài):信任鎖定狀態(tài)、鎖定狀態(tài)和失鎖狀 態(tài);
      [0017] 當(dāng)融合Wi-Fi定位與PDR定位方法得到的定位估計位置點被識別為可信點,置信狀 態(tài)切換為信任鎖定狀態(tài),此時的定位誤差估計是小的,定位結(jié)果可信;
      [00?8]當(dāng)融合Wi-Fi定位與PDR定位方法得到的定位估計位置點一直判定為可信點,貝lj在 信任鎖定狀態(tài)中循環(huán),直到定位估計位置點被識別為非可信點,此時置信狀態(tài)切換為鎖定 狀態(tài);
      [0019] 當(dāng)融合Wi-Fi定位與PDR定位方法得到的定位估計位置點持續(xù)被識別為非可信點, 其中λ*是信任鏈定位融合(TCPF)算法的TC參數(shù),用于度量定位點的非精確度或TC參數(shù),TC 參數(shù)經(jīng)過不斷的迭代,當(dāng)其超過一定閾值ε時,g卩2 ε時,置信狀態(tài)切換為失鎖狀態(tài),那么 當(dāng)前位置點的PDR定位估計位置是不可信的,則直接將TOR定位估計位置與Wi-Fi定位估計 位置進(jìn)行融合;
      [0020] 其中ε為切換失鎖狀態(tài)的判別參數(shù),用于表示系統(tǒng)對可信點航跡推算當(dāng)前點的信 任程度。
      [0021] 優(yōu)選地,所述信任鏈定位融合(TCPF)算法中估計位置為TOR定位估計位置與Wi-Fi 定位估計位置的動態(tài)加權(quán)結(jié)果,其動態(tài)加權(quán)結(jié)果滿足以下公式: T Aji-i + ^t\x 1 * Lm-fi
      [0022] Ιφ=」~-- 1 + Vl , f.CO:S.U
      [0023] Air-i ??|,-i + Atf?及-i卜i + 。 VSin^/-l )
      [0024] 其中與,.,_Λ.是t時刻的Wi-Fi定位估計位置結(jié)果,Lt |t-:是丨時刻基于t-1時刻的Wi-Fi 定位估計位置結(jié)果進(jìn)行TOR位移推算得到的位置估計;Lt|t為t時刻的融合算法估計位置;
      [0025] 也是信任鏈定位融合(TCPF)算法的TC參數(shù),用于度量定位點的非精確度或非 置信度山的大小決定了 Wi-Fi定位估計位置與PDR定位估計位置的權(quán)重;1*和0*分別表 示步長和朝向估計。
      [0026] 優(yōu)選地,所述TC參數(shù)λ*的取值滿足以下條件:
      [0027] 當(dāng)前PDR定位估計位置與上一個PDR定位估計位置的間隔dpDR越小,得到的新的估 計位置的準(zhǔn)確性就越高,心就越小;
      [0028]上一個FOR定位估計位置越可信,TC參數(shù)At越?。篻卩在鎖定狀態(tài)下,取小值,失鎖狀 態(tài)下取大值,并且當(dāng)置信狀態(tài)從鎖定狀態(tài)切換至失鎖狀態(tài)時,TC參數(shù)心快速迭代增大。
      [0029] 優(yōu)選地,其中t時刻的Wi-Fi定位估計位置結(jié)果,取值由以下兩個參數(shù)決定:
      [0030] 鎖定狀態(tài)下,則£^#_為置信范圍內(nèi)候選點的加權(quán)位置;
      [0031] 失鎖狀態(tài)下,1^1取值為所有候選點的加權(quán)位置估計。
      [0032] 優(yōu)選地,所述信任鏈定位融合(TCPF)算法還包括TC參數(shù)λ*的迭代方法;
      [0033]在短時間內(nèi)所述TOR定位估計位置誤差為線性累積,所述Wi-Fi定位估計位置誤差 為高斯隨機誤差;在第t時刻的位置融合時,PDR定位位置的TC參數(shù)是通過位移累積的,其為 Wi-Fi定位估計位置TC參數(shù)的λ*! ^倍,融合定位算法定位后位置的TC參數(shù)為Wi-Fi定位估計 位置的TC參數(shù)At 11-i (1+λ? 11-i)倍。
      [0034] 其中,t時刻的TOR定位估計位置是在t-1時刻融合定位算法定位結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn) 行航跡推算了距離dPDR,此過程中疊加了 TOR的定位估計位置誤差,從而t時刻融合定位時的 TC參數(shù)At的計算滿足如下公式:
      [0035] At|t-i = At-i|t-i+dpDRga
      [0036] 其中參數(shù)a為常量,在利用移動a距離后的PDR定位結(jié)果,平均累積誤差達(dá)到了 WiFi 定位的平均誤差水平;
      [0037] 當(dāng)融合定位算法定位點為可信時,融合定位時,PDR定位估計位置誤差只考慮的 dPDR距離內(nèi)的累積誤差,融合定位算法定位點獲得的可信點的TC參數(shù)歸零,也就是At|t = 〇。
      [0038] 本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明采用的Wi-Fi定位估計位置在動態(tài)連續(xù)定位時,降低了 平均定位誤差;采用融合定位算法定位平均定位誤差下降了28.8% ;所述融合定位算法可 有效降低移動狀態(tài)下Wi-Fi信號不穩(wěn)定對定位性能的影響,消除定位誤差隨時間累積的問 題,有效地提高了室內(nèi)動態(tài)連續(xù)定位的精度與穩(wěn)定性。
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