摘要
目前，全球卫星导航系统已经能够实现室外的高精度定位，满足了人们对室外位置服务逐渐增大的需求。然而，当卫星信号穿过建筑物时会发生严重衰减，导致其无法在室内、隧道等封闭或遮挡环境中提供高精度的定位服务。随着人们对室内定位服务需求的日益强烈，室内定位技术获得蓬勃发展，各种室内定位理论和技术层出不穷。然而，受定位需求以及定位成本的影响，目前市面上尚没有普适的室内定位解决方案。因此，本文将主要针对基于智能手机的行人导航定位需求进行室内定位方法和系统开发的相关研究，尝试提高手机端室内定位的可靠性和定位精度、降低部署成本和运行能耗。由于目前依赖WiFi、地磁、行人航迹推算(PedestrianDeadReckoning,PDR)以及音频等单一方式进行室内定位存在各自的问题，利用智能手机内置的各种传感器信号进行多源融合定位成为当前的研究热点。本文将考虑集成WiFi、地磁和PDR三种信息，研究各信号的时空特性、融合定位原理以及系统集成测试等，以提高室内定位精度和降低定位成本。主要研究工作如下: (1)WiFi/地磁特性分析与指纹库构建。以AndroidStudio为平台自主开发了数据采集软件，并在时间稳定性、空间差异性等方面对WiFi和地磁信号进行对比分析以选择合适的数据处理手段来建立高质量的定位指纹库。首先，利用K-means聚类法对WiFi信号进行分区处理以增加指纹匹配效率;其次，通过手机坐标系与导航坐标系的相互转换增加地磁指纹的稳定性，并提高地磁匹配的维度;最后，基于克里金插值对地磁指纹进行加密，以构建更加精细的地磁定位指纹库。 (2)步数检测的实时性是确保手机实时定位的前提。针对目前许多高精度的步数检测算法具有一定的时间延迟效应或完全属于后处理计步，研究了基于快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)后的多种运动状态下的步频特征，提出了一种基于Android智能手机的实时步数检测算法。步数检测时，首先将实时加速度信号依次进行移动平均滤波和Kalman滤波处理，基于加速度极值来初步判断运动状态，并设置相应的峰谷变化阈值来初步预测波峰和波谷;然后，基于双时阈值条件来检测初步预测的峰谷值的时间差以进一步识别有效波峰和波谷，实现步数检测。实验结果表明，该算法在步数检测的精度和实时性方面均优于手机自带计步器，为研究室内融合定位系统提供了基础。 (3)针对WiFi、PDR和地磁三种室内定位方法各自的优缺点，提出了一种集成WiFi/地磁/PDR的室内融合定位方法。该方法利用改进的粒子滤波算法实现WiFi、地磁和PDR三者的融合定位，WiFi指纹定位用来确定用户初始位置，PDR实现粒子状态方程更新，而地磁则通过迭代匹配模型用来实现对PDR估算位置的多次校正。在利用地磁进行位置校正时，针对粒子区域过大易发生地磁误匹配，粒子区域过小则校正力度小的问题，引入了约束窗口和迭代窗口。多组实验结果表明，改进算法的平均定位精度能保持在1.4m左右，相比于改进前的粒子滤波融合定位方法，定位精度提高了22％。 （4）室内定位原型系统设计与开发。以AndroidStudio为平台自主开发了室内定位测试系统，实现了数据采集、指纹数据预处理、步数检测、定位测试以及定位结果可视化显示等功能，为本文室内定位方案的研究和验证提供了测试平台。
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