基于智能手机传感器的林区行人定位算法

摘要：

针对林区卫星信号缺失、跟踪定位困难的问题,提出了基于智能手机传感器的林区行人定位算法(forest-pedestrian location,FPL).算法在行人航位推算算法(pedestrian dead reckoning,PDR)基础上进行改进:采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)与卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)融合算法对磁力计、加速度计及陀螺仪输出进行多次融合,以提高方位角测量精度;随后,使用Savitzky-Golay(S-G)滤波处理方位角测量值,以提高PDR算法中方位角的估计精度;引入K邻近(K-nearest neighbor,KNN)算法估计步长,将拟合显式步长函数问题转化为"懒惰学习"问题;使用差分气压测高法求解行人高程信息,从而获取行人在林区内的3维定位信息.实验结果表明,该算法可以提高方位角及步长的估计精度,同时可以增加精准的高程定位信息,整体误差控制在5％以内,可以满足林区无信号条件下的定位需求.

关键词：林区行人定位、智能手机、传感器、PDR算法、差分气压测高

所属期刊栏目：31

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金TD2014-02;地质矿产调查评价项目1212011120436

在线出版日期：2019-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：460-467