河南理工大学电气与自动化学院
纸质出版:2019
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[1]罗宇锋,王鹏飞,刘艳辉.WiFi辅助的行人航位推算算法[J].传感器与微系统,2019,38(01):148-151+154.
LUO Yu-feng, WANG Peng-fei, LIU Yan-hui. PDR algorithm with WiFi-aided[J]. 2019, 38(1): 148-151+154.
[1]罗宇锋,王鹏飞,刘艳辉.WiFi辅助的行人航位推算算法[J].传感器与微系统,2019,38(01):148-151+154. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)01-0148-04.
LUO Yu-feng, WANG Peng-fei, LIU Yan-hui. PDR algorithm with WiFi-aided[J]. 2019, 38(1): 148-151+154. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)01-0148-04.
行人航位推算(PDR)中
惯性传感器误差不断积累
提出一种基于Wi Fi辅助的位置矫正方法。当行人行至信号强度大于一定阈值的无线接入点(AP)时
将当前位置重置为此AP的位置坐标。针对当前PDR算法中步长估算精度低及普适性差等问题
提出了一种Wi Fi辅助的频率—步长模型动态调整方法。当Wi Fi信号强度低于设定阈值时
对合加速度进行快速傅立叶变换(FFT)变换得出实时频率
采用频率—步长模型估计步长;当Wi Fi信号强度连续两次达到设定阈值时
将频率估计步长和Wi Fi估计步长根据接收信号强度指示(RSSI)大小进行加权得出融合步长
以此为基准对频率—步长模型参数进行反馈调整
调整后的模型用于下一阶段的PDR。为验证所提方法
在电气楼设计相关实验
结果表明
位置矫正有效消除了惯性传感器的累积误差
模型参数调整后PDR误差降低20%以上。
In pedestrian dead reckoning( PDR)
a position correction method based on Wi Fi-aided is proposed to eliminate inertial accumulation error. When the pedestrian reaches the access point( AP) where the signal strength is greater than a certain threshold
the positioning coordinate is reset to the coordinate of the AP. In addition
In the current PDR algorithm
the precision of step size estimation is low and the universality is poor
a Wi Fi-aided dynamic adjustment method of frequency-step model is proposed. When the RSSI of Wi Fi is lower than the set threshold
the real-time frequency was calculated by fast Fourier transform( FFT) on the sum acceleration
and to estimate step size through the frequency-step model; when the received signal strength indication( RSSI) of Wi Fi reaches a set threshold two times successive
the frequency estimation step and Wi Fi estimation step are weighted according to the RSSI to obtain the fusion step size
the parameters of the frequency-step model are feedback adjustment on the base of fusion step size
the adjusted model for the next phase of PDR. In order to verify the above methods
the experiment is designed in electrical building
the result shows that the position correction effectively eliminates the accumulated error of inertial sensors
and the PDR error is reduced by more than 20 %after the adjustment of the model parameters.
基于PDR/UWB紧耦合的足绑式行人导航技术 [J]. 孙璧文,樊启高,武亚恒,孙艳. 传感器与微系统 . 2017(03)
基于WiFi的动态室内定位方法研究 [J]. 王建平,李程程,李奇越,孙伟. 传感器与微系统 . 2017(02)
基于模糊逻辑的室内导航步长估计方法研究 [J]. 贺锋涛,赵胜利,周广平,关云静. 电子技术应用 . 2016(11)
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基于动作识别和步幅估计的步行者航位推算 [J]. 孙作雷,茅旭初,田蔚风,张相芬. 上海交通大学学报 . 2008(12)
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基于WiFi和惯性传感器的多信息融合室内定位系统的设计与实现 [D]. 姚志锋. 华南理工大学 2016
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基于智能终端的惯性传感器辅助室内定位的研究 [D]. 韩青振. 北京邮电大学 2013
基于惯性传感器和WiFi的室内定位系统的设计与实现 [D]. 张世哲. 北京邮电大学 2012
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