基于PDR和磁场匹配的智能手机室内定位

目前，基于磁场的室内定位方法存在指纹采集无法快速建库的问题，导致匹配特征较少、无法快速进行匹配操作和航向角估计精度低。基于磁场梯度的快速近似，使用高斯牛顿迭代方法结合通过PDR测量的轨迹进行磁场轮廓匹配定位，提高了单点磁场指纹的可分辨性。基于步态模型的更新用作测量信息以改善C-INS的导航性能，提出了一种基于捷联惯性导航系统的行人航位推算算法。基于MFS参考位置，使用扩展Kalman滤波器控制PDR惯性导航的位置漂移误差，进一步提高了轨迹轮廓的精度。测试结果表明，该算法可以获得更好的位置估计和航向估计结果。     

基于邻近点特征的地磁室内定位方法及性能分析

地磁室内定位以其成本低、适用范围广、复杂度低的特点而受到广泛关注。然而,它的定 位精度不稳定,且指纹采集工作量较大。因此,提出了一种基于磁场信息的邻近点特征,可由指纹 数据求得,特征范围是0~1。经实验证明,邻近点特征与定位精度呈正相关关系。邻近点特征越 大的测试点定位误差越小,定位准确率越高。邻近点特征均值越大的室内区域定位误差越小。结 合邻近点特征与快速构建指纹库的方法,可以实现对室内区域定位精度的预判,为室内区域定位 方法的选择提供依据。针对邻近点特征较大的室内区域,提出了使用插值算法以减少指纹库的采 集量。在实验中,仅采集原有指纹点的29.6%依然具有较好的定位表现,对定位精度的影响较小。 使用邻近点特征可以极大地提高地磁室内定位的效率。