基于手机内置MEMS传感器的行人步数检测方法

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)07-0128-04

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基于手机内置MEMS传感器的行人步数检测方法

更新时间：2025-09-11

- 基于手机内置MEMS传感器的行人步数检测方法
- Issue 7, Pages: 128-131(2024)
- 作者机构：
  
  辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)07-0128-04
  CLC： TP212
- Published：2024
- 稿件说明：
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[J]. 2024, (7): 128-131.
DOI：

[J]. 2024, (7): 128-131. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)07-0128-04.

摘要

手机内置微机电系统(MEMS)传感器具有零偏不稳定性和误差发散快等缺点。为了提高行人步数检测的准确性，基于图形用户界面(GUI)

建立零偏校正、低通滤波和卡尔曼(Kalman)滤波3种误差处理模型。采用峰值域和时间域共同约束峰值的双特征检测方法，设计平稳前进和摆臂前进两种动态实验场景，检测行人步数。实验结果表明：在不同动态场景下，双特征检测行人步数的准确率均在95%以上，验证了所提算法的准确性和鲁棒性，满足行人步数检测的要求。

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王政.基于惯性传感器和WiFi的室内定位算法研究[D].电子科技大学,2018(09).

许潇民.基于惯性传感器和智能手机的室内定位与导航算法研究[D].北京工业大学,2017(07).

Kuang Jian,Niu Xiaoji,Zhang Peng,Chen Xingeng.Indoor Positioning Based on Pedestrian Dead Reckoning and Magnetic Field Matching for Smartphones.[J].Sensors (Basel, Switzerland),2018.

Zhang Honghui,Zhang Jinyi,Zhou Duo,Wang Wei,Li Jianyu,Ran Feng,Ji Yuan.Axis-Exchanged Compensation and Gait Parameters Analysis for High Accuracy Indoor Pedestrian Dead Reckoning[J].Journal of Sensors,2015.

何雪,胡志忠.分数阶低通滤波器的优化设计研究[J].电子学报,2022(01).

张小红,罗科干,陶贤露,胡鑫,刘万科.一种基于穿戴式MEMS传感器状态识别的多部位PDR算法[J].武汉大学学报(信息科学版),2021(12).

张超翔,陈璟,郑晨辉.基于峰值检测的自适应时间窗口计步算法[J].电子测量与仪器学报,2021(04).

贺志勇,钟诚,杨永红,凌艳城.基于智能手机/MEMS惯性传感器的隧道病害定位研究[J].广西大学学报(自然科学版),2020(05).

房兴博,陶庭叶,李金超,贺晗,冯佳琪.基于手机惯性传感器的航向估计算法研究[J].传感器与微系统,2020(05).

朱庄生,张雨龙,李驰.基于MEMS惯性测量单元的多源信息自适应步数检测方法[J].中国惯性技术学报,2017(03).

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