[發明專利]一種基于PDR結合隱馬爾可夫模型的室內在線定位方法有效
| 申請號： | 201910149674.0 | 申請日： | 2019-02-28 |
| 公開（公告）號： | CN109743680B | 公開（公告）日： | 2020-01-31 |
| 發明（設計）人： | 楊帆;黃翠彥 | 申請（專利權）人： | 電子科技大學 |
| 主分類號： | H04W4/02 | 分類號： | H04W4/02;H04W64/00;H04W4/029;H04W4/33;H04W4/021 |
| 代理公司： | 51229 成都正華專利代理事務所(普通合伙) | 代理人： | 陳選中;何凡 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 隱馬爾可夫模型 定位概率 定位位置 在線定位 繪制 室內 定位精度低 定位軌跡 定位技術 定位區域 角度偏差 累積誤差 網格地圖 行走軌跡 智能手機 最大區域 傳感器 陀螺儀 小網格 構建 | ||
1.一種基于PDR結合隱馬爾可夫模型的室內在線定位方法，其特征在于，包括如下步驟：
S1：根據歷史數據，獲取PDR步長偏差最大值和每時刻陀螺儀角度偏差最大值；
S2：根據地圖約束將待定位區域劃分為若干小網格，并獲取網格地圖；
S3：使用WiFi定位方法確定PDR起始位置；
S4：使用PDR方法在網格地圖上從PDR起始位置起繪制用戶原始行走軌跡；
S5：根據PDR起始位置、PDR步長偏差最大值和每時刻陀螺儀角度偏差最大值，確定網格地圖上PDR定位概率最大區域；
S6：使用WiFi定位方法獲取若干WiFi定位概率最大的位置，并結合PDR定位概率最大區域獲取最終定位區域；
S7：根據最終定位區域，構建隱馬爾可夫模型并確定隱馬爾可夫模型的參數；
S8：根據隱馬爾可夫模型的參數，確定最終定位位置；
S9：根據最終定位位置和用戶原始行走軌跡，重新繪制PDR最終定位軌跡并確定當前定位位置。
2.根據權利要求1所述的基于PDR結合隱馬爾可夫模型的室內在線定位方法，其特征在于，所述步驟S1中，每時刻陀螺儀角度偏差最大值的公式為：
θmax＝β/t
式中，θmax為每時刻陀螺儀角度偏差最大值；β為單位時間內角度偏差之和；t為單位時間。
3.根據權利要求1所述的基于PDR結合隱馬爾可夫模型的室內在線定位方法，其特征在于，所述步驟S4包括如下步驟：
S4-1：使用移動終端的加速度計獲取行走的步長，使用移動終端的方向傳感器和陀螺儀獲取航向角；
S4-2：使用粒子濾波結合地圖約束提高定位軌跡精度；
S4-3：根據步長和航向角在網格地圖上從PDR起始位置起繪制用戶原始行走軌跡。
4.根據權利要求1所述的基于PDR結合隱馬爾可夫模型的室內在線定位方法，其特征在于，所述步驟S5的具體方法為：
使用PDR方法，保持步長為L，將航向角改變為θ±θmax，其中θmax為每時刻陀螺儀角度偏差最大值，在網格地圖上從PDR起始位置起繪制得到兩條新的PDR軌跡；
使用PDR方法，保持航向角θ不變，將步長改變為L±Lmax，其中Lmax為PDR步長偏差最大值，在網格地圖上從PDR起始位置起繪制得到兩條新的PDR軌跡；
使用PDR方法，將步長改變為L+Lmax，將航向角改變為θ±θmax，在網格地圖上從PDR起始位置起繪制得到兩條新的PDR軌跡；
使用PDR方法，將步長改變為L-Lmax，將航向角改變為θ±θmax，在網格地圖上從PDR起始位置起繪制得到兩條新的PDR軌跡；
依次連接上述所有新的PDR軌跡的末端，得到PDR定位概率最大區域。
5.根據權利要求1所述的基于PDR結合隱馬爾可夫模型的室內在線定位方法，其特征在于，所述步驟S7中，隱馬爾可夫模型的參數包括隱含狀態、觀測狀態、初始概率、轉移概率以及觀測概率。
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