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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于改进PDR算法的室内行人定位方法。本发明首先设计了卡尔曼滤波器和FIR滤波器对传感器数据进行预处理；其次对传统的Weinberg步长计算模型进行改进，增加了新的变量作为步频检测和步长计算的联合参考；然后取合适的阈值作为行人零速判断，以修正步数以及行人位置；最后设计一个扩展卡尔曼滤波器EKF对行人的位置进行优化，其中，对于上下楼梯本发明提出了融合气压计的方法。本发明提高了步频检测精度，降低了步长累计误差，改善了航迹偏移问题。
主权项：1.一种基于改进PDR算法的室内行人定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，使用加速度计、陀螺仪、磁力计以及气压计进行数据采集；步骤2，对采集到的加速度计数据进行预处理，包括设计一个卡尔曼滤波和FIR滤波的组合滤波器，其数据将去除高斯噪声和非线性噪声；步骤3，将预处理的加速度计数据表示为合加速度，并用于本发明的改进Weinberg步长计算模型进行步长计算，同时也可得到步数；步骤4，使用加速度计数据和气压计数据用卡尔曼滤波融合估计高度；步骤5，将以加速度计和磁力计数据计算的姿态角作为量测值，陀螺仪数据计算的姿态角作为预测值，通过扩展卡尔曼滤波融合进行航向估计；步骤6，用PDR算法进行位置估计；步骤7，将坐标位置进行EKF更新，优化行人轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于改进PDR算法的室内行人定位方法
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