智能手机在信号干扰下的自适应PDR/GNSS定位算法

刘佩婷; 刘宁; 赵鑫鑫; 范军芳; 胡彬

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)07-0126-04

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智能手机在信号干扰下的自适应PDR/GNSS定位算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 智能手机在信号干扰下的自适应PDR/GNSS定位算法
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2025年第7期页码：126-129+134
- 作者机构：
  
  1. 北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
  2. 北京科技大学机械工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  北京市自然科学基金面上项目(4212003);国家重点研发计划项目(2020YFC1511702);北京市科技新星计划交叉学科合作项目(202111);北京科协金桥工程种子基金资助项目;群体协同与自主实验室开放基金资助项目(QXZ23013403)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)07-0126-04
  中图分类号： TN929.53;TN967.2
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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刘佩婷, 刘宁, 赵鑫鑫, 等. 智能手机在信号干扰下的自适应PDR/GNSS定位算法[J]. 传感器与微系统, 2025,(7):126-129+134.
刘佩婷, 刘宁, 赵鑫鑫, 等. 智能手机在信号干扰下的自适应PDR/GNSS定位算法[J]. 传感器与微系统, 2025,(7):126-129+134. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)07-0126-04.

DOI：

摘要

针对智能手机在山林或变电站环境下全球导航卫星系统(GNSS)信号受到干扰或减弱，影响定位准确性的问题，提出基于手机内置惯性测量单元(IMU)模块的行人航位推算(PDR)与GNSS组合的室外定位方法，通过自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)对GNSS和PDR进行检测优化的融合定位。IMU中加速度计的输出数据做速度模块化分区处理，自适应调整PDR的步频检测阈值及步长估计系数，深度融合GNSS位置、速度和PDR定位结果，解决了GNSS定位缺失以及PDR航迹误差随时间累积的问题。实验表明：该方法在仅凭手机内置GNSS和IMU模块的情况下，在山林以及变电站环境下能达到较好的定位效果，且保证了良好的定位连续性。

Abstract

关键词

Keywords

references

Jiang Changhui,Chen Yuwei,Chen Chen,Jia Jianxin,Sun Haibin,Wang Tinghuai,Hyyppa Juha.Implementation and performance analysis of the PDR/GNSS integration on a smartphone[J].GPS Solutions,2022.

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