本發(fā)明涉及一種基于行人航位推算的精度改善的室內(nèi)定位和方法，屬于室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

自從以GPS為代表的定位技術(shù)出現(xiàn)以來，其高效、方便、快速與準(zhǔn)確使人們的生活出現(xiàn)了巨大的變化，帶動了一批應(yīng)用和服務(wù)的快速發(fā)展，但是，傳統(tǒng)定位技術(shù)由于技術(shù)原理的局限性，在室內(nèi)環(huán)境的定位效果不盡理想，因此目前室內(nèi)環(huán)境急需一種高效、便捷、準(zhǔn)確的定位技術(shù)來填補空白。精確的室內(nèi)定位對于公共安全、商業(yè)應(yīng)用以及軍事應(yīng)用都具有非常重要的意義。然而室內(nèi)環(huán)境非常復(fù)雜，信號傳播會受到墻壁、隔板、天花板等障礙物的阻擋,引起信號發(fā)生反射、折射、衍射現(xiàn)象，發(fā)射信號經(jīng)過多條路徑、以不同的時間到達接收端,出現(xiàn)多徑傳播現(xiàn)象和非視距效應(yīng)，使得室內(nèi)定位極具挑戰(zhàn)性。而本發(fā)明能夠很好地解決上面的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于提供一種基于行人航位推算的精度改善的室內(nèi)定位和方法，該方法分為步態(tài)檢測，步長推算，方向推算三個階段，該方法在步態(tài)檢測階段使用的時域方法，相較于頻域方法具有更高的精度，且閾值為一步中加速度的積分，隨不同的步而變化，與使用固定的閾值相比具有更高的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案是：一種基于行人航位推算的精度改善的室內(nèi)定位方法，該方法分為步態(tài)檢測，步長推算，方向推算三個階段。在步態(tài)檢測階段，利用人行走時加速度模值變化的周期性，由加速度傳感器獲得手機x，y，z三個軸的加速度數(shù)值并求模，然后推算動態(tài)閾值，根據(jù)閾值判斷是否走出一步。在步長計算階段，利用步長和手機z軸加速度之間的非線性關(guān)系，建立模型，計算出每一步走出的距離。在方向推算階段，利用加速度數(shù)值和方向向量之間的關(guān)系以及不同坐標(biāo)系之間的投影關(guān)系，可得出地球坐標(biāo)系上的方向變化，從而確定方向，最后利用PDR(Pedestrian dead reckoning)方法計算出相對于上一步的位置，進行定位。該方法采用動態(tài)閾值檢測步態(tài)，與使用固定的閾值相比具有更高的準(zhǔn)確性；步長推算利用實時加速度的均值且和一步的時間相關(guān)，均具有較高精度，誤差較小。方向推算避免了磁場擾動對指南針的影響，能夠有效提高精度。

方法流程：

步驟1：步態(tài)檢測階段

步驟1-1：利用智能手機內(nèi)置加速度傳感器測定三軸的加速度數(shù)值分別為α_x，α_y，α_z。

步驟1-2：三軸加速度進行求模，公式：其中α_x，k,α_y，k,α_z，k分別為第k個取值區(qū)間中x，y，z軸的加速度

步驟1-3：計算閾值并根據(jù)閾值判斷是否走了一步

步驟2：步長推算階段

步驟2-1：由傳感器所得加速度數(shù)據(jù)α_x，k，α_y，k，α_z，k，利用公式計算步長數(shù)值

步驟3：方向推算階段

步驟3-1：使用擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter,EKF)利用手機坐標(biāo)系(Device Coordinate System,DCS)坐標(biāo)系中陀螺儀測得的角速度迭代四元數(shù)q，然后將加速度數(shù)值從手機坐標(biāo)系DCS投影到水平參考坐標(biāo)系(Referencecoordinate system,RCS)中；

步驟3-2：使用PCA(Principal Component Analysis)方法對RCS中的加速度數(shù)據(jù)進行降維，可以得出用戶在RCS上的方向向量，由此可得用戶方向在地球方向上的變化，由初始方向即可得出目前方向

步驟4：實時定位階段

步驟4-1：根據(jù)PDR算法計算出較原先位置所移動的方向和距離，可得現(xiàn)在的位置

步驟1-3中，閾值公式：其中Δt_k＝t_k+1-t_k為第k個取值間隔的時間，α_mag(t)為加速度瞬時的模值。基于閾值判斷是否為一步的規(guī)則為1.總加速度模值以增函數(shù)形式穿過閾值；2.根據(jù)a1規(guī)則判斷的穿過閾值的兩個點之間的時間間隔須小于2·Δt_k。

步驟2-1中，利用非線性模型獲得步長S的公式為：其中為第k個取值區(qū)間z軸加速度絕對值的平均，Δt_k為第k個取值間隔的時間，分別為第k個取值間隔z軸加速度的最大值和最小值。

步驟3中，要使用到兩種坐標(biāo)系，分別為水平參考坐標(biāo)系(RCS)和手機坐標(biāo)系(DCS)，DCS的X軸與Y軸和手機平面平行，X軸指向右，Y軸指向前，Z軸垂直于手機平面；RCS為DCS的特殊情況，特指手機在手中平放時手機Y軸和行走方向一致時的手機坐標(biāo)系。

步驟3-1中，構(gòu)造從手機坐標(biāo)系DCS投影至水平參考坐標(biāo)系RCS的旋轉(zhuǎn)矩陣將手機坐標(biāo)系DCS中的加速度數(shù)值投影至RCS中，投影公式為：該旋轉(zhuǎn)矩陣?yán)脷w一化四元數(shù)q得出，其公式為：

q＝[q_a q_b q_c q_d]^T

初始值設(shè)為q₀＝[1 0 0 0]^T，

每一步的q都不相同，使用EKF迭代q需利用手機坐標(biāo)系DCS坐標(biāo)系中陀螺儀測得的角速度，其公式為：

q_k+1＝(I·cos(0.5×Δθ_k)+Ω(W_k·T_s)·sin(0.5×Δθ_k)/Δθ_k)×q_k

其中T_s是系統(tǒng)間隔，q_k+1和q_k分別對應(yīng)第k和k+1個系統(tǒng)間隔，I是一個4×4的單位矩陣，為DCS坐標(biāo)系中陀螺儀測得的角速度，為第k個系統(tǒng)間隔的角度差，為第k個系統(tǒng)間隔的角度矩陣。

步驟3-2中，三軸加速度數(shù)值可表示為三維空間中的點，對這些樣本點利用PCA方法降維之后得RCS中的方向向量已知行人初始的相對于正東方向的角度為ψ₀，則行人方向為

步驟4-1中，PDR算法為：

其中，X_k,Y_k為第k個取值間隔的時間的定位坐標(biāo)，X_k+1,Y_k+1為第k+1個取值間隔的定位坐標(biāo)。

有益效果：

1、本發(fā)明在步態(tài)檢測階段使用的時域方法，相較于頻域方法具有更高的精度，且閾值為一步中加速度的積分，隨不同的步而變化，與使用固定的閾值相比具有更高的準(zhǔn)確性。

2、本發(fā)明在步長推算中使用的公式使用了實時加速度的均值且和一步的時間相關(guān)，不論X軸還是Y軸方向均具有較高精度，誤差較小。

3、本發(fā)明的方向推算不使用指南針，避免了磁場擾動對指南針的影響，能夠有效提高精度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的方法流程圖。

圖2為PDR算法示意圖。

圖3為PCA降維示意圖。

圖4為DCS示意圖。

圖5為RCS示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明創(chuàng)造作進一步的詳細說明。

本發(fā)明的符號及其含義包括：

步態(tài)檢測階段，首先使用手機內(nèi)置傳感器測出x、y、z三軸的實時加速度α_x，α_y，α_z對加速度求模：根據(jù)模值計算閾值：其中Δt_k為第k個取值間隔所花時間，使用閾值判斷是否走出一步，規(guī)則為：1.總加速度模值以增函數(shù)形式穿過閾值；2.根據(jù)a1規(guī)則判斷的穿過閾值的兩個點之間的時間間隔須小于2·Δt_k。

步長推算階段，先計算第k個取值間隔z軸加速度絕對值的平均和第k個取值間隔z軸加速度的最大值和最小值之差然后根據(jù)公式算出每一步的步長。

方向推算階段，使用到兩種坐標(biāo)系，分別為水平參考坐標(biāo)系(RCS)和手機坐標(biāo)系(DCS)，首先假設(shè)一個四元數(shù)q，其中q₀＝[1 0 0 0]^T，使用EKF迭代利用手機坐標(biāo)系DCS坐標(biāo)系中陀螺儀測得的角速度可得第k個間隔的q_k，使用q計算旋轉(zhuǎn)矩陣

然后利用加速度投影公式為將加速度數(shù)值從手機坐標(biāo)系(DCS)投影到參考坐標(biāo)系(RCS)中，使用PCA方法對加速度值進行降維可得RCS坐標(biāo)系中的方向向量，可得已知行人初始的相對于正東方向的角度為ψ₀，則方向為

在實時定位階段，假設(shè)X_k,Y_k為第k個取值間隔的時間的定位坐標(biāo)，X_k+1,Y_k+1為第k+1個取值間隔的定位坐標(biāo)，根據(jù)PDR方法：

可得出行人的實時坐標(biāo)。