一种智能手机室内定位方法【专利摘要】本发明涉及一种智能手机室内定位方法，其技术特点是：步骤1、在行人行进过程中，利用智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪进行行人航位推算，包括判断行人运动状态、计算发生的步伐数、计算行进距离并推算行人方向变化，得到推算的位置信息；步骤2、建立室内环境磁场地图，利用室内环境磁场地图和磁场传感器实时获得的信息，通过粒子滤波算法进行磁场匹配，进而对推算的位置信息进行校正，得到行人的最终位置。本发明从抵御多种手持手机的方法和不同步伐长度处理两方面来提升室内定位的鲁棒性；从提高磁场匹配判决权重的稳定性和降低系统累计误差两方面来提高匹配精度，避免长时间累积误差的出现；从减少外部设备数量上来降低系统复杂度。【专利说明】一种智能手机室内定位方法【
技术领域：
】[0001]本发明属于室内定位【
技术领域：
】，尤其是一种智能手机室内定位方法。【
背景技术：
】[0002]室内定位是指在室内环境中进行人员或物体定位。室内定位的目标是通过惯性导航、基站、超宽带等多种技术形成的一套定位系统，从而实现行人或者物体在室内空间的位置监控功能。[0003]近年来，室内定位技术得到了迅速发展。总体来说，室内定位技术主要有两种实现方法，第一种是基于红外线（Infra-Red，IR)的方法，其存在的问题是：即在发射器与接收器之间必须要有可见的视野；第二种是基于无线电射频（RadioFrequency，RF)的方法，例如，PaschouM提出了一种基于Wi_Fi的智能移动定位系统（M.Paschou,E.Sakkopoulos,A.Tsakalidis，etal.IntelligentMobileRecommendationsforExhibitionsUsingIndoorLocationServices[M]//MultimediaServicesinIntelligentEnvironments.SpringerInternationalPublishing，2013:19-38)，Hammadi使用近场通信和二维码来确定用户位置并提供导航（〇·A.Hammadi，A.A.Hebsi，M.J.Zemerly，andJ.W.P.Ng.IndoorLocalizationandGuidanceUsingPortableSmartphones[C]//WebIntelligenceandIntelligentAgentTechnology(WI-IAT),2012IEEE/WIC/ACMInternationalConferenceson，2012:337-341)，Buyruk设计了一种新的模式整合GSM和RF指纹的定位系统（H.Buyruk，A.K.Keskin，S.Sendil，etal.RFfingerprintingbasedGSMindoorlocalization[C]//SignalProcessingandCommunicationsApplicationsConfei'enceGimjOlS21st，2013:l-4)。上述定位方法对于一般的室内定位鲁棒性较强，但是，它们需要除了智能终端之外的设备，增加了系统复杂度和成本。因此，以智能手机为主的室内定位技术逐渐受到关注，例如，Shin等（S.H.Shin，C.G.Parii，J.W.Kim，etal.AdaptiveStepLengthEstimationAlgorithmUsingLow-CostMEMSInertialSensors[C]//SensorsApplicationsSymposium，2007.IEEE，2007:1-5)利用行人航位推测算法进行的的研究，但是该方法的定位误差会随着时间累积，长时间定位精度较低。另夕卜，Seong-Eun等(K.Seong-Eun,K.Yong,Y.Jihyun,andS.K.Eung.Indoorpositioningsystemusinggeomagneticanomaliesforsmartphones[C]//IndoorPositioningandIndoorNavigation(IPIN)，2012InternationalConferenceon，2012:1_5)提出了一种使用现代混凝土建筑内部形成的独特磁场进行定位的方法，但是由于手机内置传感器精度受限，且误识别情况较多，因此不适合单独定位用。[0004]通过以上分析，现有的室内定位方法中，基于传统IR与PF的定位技术，需要安装外部设备，系统复杂度较大且耗费较高；对基于行人航位推测算法的定位技术，无法避免长时间累积误差的出现，且对传感器性能依赖较大；基于磁场定位的技术，易出现误识别，不适合单独作为定位系统。【
发明内容】[0005]本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种智能手机室内定位方法，解决定位系统复杂、费用高以及长时间出现累积误差等问题。[0006]本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：[0007]-种智能手机室内定位方法，包括以下步骤：[0008]步骤1、在行人行进过程中，利用智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪进行行人航位推算，包括判断行人运动状态、计算发生的步伐数、计算行进距离并推算行人方向变化，得到推算的位置信息；[0009]步骤2、建立室内环境磁场地图，利用室内环境磁场地图和磁场传感器实时获得的信息，通过粒子滤波算法进行磁场匹配，进而对推算的位置信息进行校正，得到行人的最终位置。[0010]而且，所述步骤1包括以下步骤：[0011]步骤1.1、利用加速度传感器读数和动态精度法判断行人运动状态；[0012]步骤1.2、根据加速度信号采用动态阈值检测法计算行人步伐数目；[0013]步骤1.3、根据行人步伐数目采用自适应步长算法计算行进距离；[0014]步骤1.4、使用内置陀螺仪与坐标系换算方法，利用智能手机的方向变化推算行人方向变化。[0015]而且，所述步骤1.1的具体实现方法为：对智能手机内置加速度传感器的三个轴XYZ的加速度参数axayaz进行采样，计算加速度矢量和并检测加速度在一定时间间隔内连续变化的程度，如果用户在连续25个点，即时间20ms*25=0.5s的连续振幅中，每相邻的两个点之间的变化范围小于1.〇m/s2,则认为此时的运动状态是静止的，然后使用动态精度法和中值滤波去除非步态干扰。[0016]而且，所述步骤1.2的具体实现方法为：根据行人行走的状态和加速度动态调整阈值，当行人的加速度信号过动态阈值变化的时候，认为行人有步伐的动作，本步骤使用行人航位推算的动态阈值方程如下：[0017]【权利要求】1.一种智能手机室内定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、在行人行进过程中，利用智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪进行行人航位推算，包括判断行人运动状态、计算发生的步伐数、计算行进距离并推算行人方向变化，得到推算的位置信息；步骤2、建立室内环境磁场地图，利用室内环境磁场地图和磁场传感器实时获得的信息，通过粒子滤波算法进行磁场匹配，进而对推算的位置信息进行校正，得到行人的最终位置。2.根据权利要求1所述的一种智能手机室内定位方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：步骤1.1、利用加速度传感器读数和动态精度法判断行人运动状态；步骤1.2、根据加速度信号采用动态阈值检测法计算行人步伐数目；步骤1.3、根据行人步伐数目采用自适应步长算法计算行进距离；步骤1.4、使用内置陀螺仪与坐标系换算方法，利用智能手机的方向变化推算行人方向变化。3.根据权利要求2所述的一种智能手机室内定位方法，其特征在于：所述步骤1.1的具体实现方法为：对智能手机内置加速度传感器的三个轴XYZ的加速度参数axayaz进行采样，计算加速度矢量和并检测加速度在一定时间间隔内连续变化的程度，如果用户在连续25个点，即时间20ms*25=0.5s的连续振幅中，每相邻的两个点之间的变化范围小于l.Om/s2,则认为此时的运动状态是静止的，然后使用动态精度法和中值滤波去除非步态干扰。4.根据权利要求2所述的一种智能手机室内定位方法，其特征在于：所述步骤1.2的具体实现方法为：根据行人行走的状态和加速度动态调整阈值，当行人的加速度信号过动态阈值变化的时候，认为行人有步伐的动作，本步骤使用行人航位推算的动态阈值方程如下：其中本动态阈值算法为周期性的，一个周期指的是一个步伐的时间；Tn为动态阈值，初始值设置为g，即地球重力加速度；MaxjPMirii分别代表上一个周期内加速度幅度的最大值和最小值；α和β是预先设置好的参数，分别取值为〇.25和0.75;γ为环境噪声，取值为0·09。5.根据权利要求2所述的一种智能手机室内定位方法，其特征在于：所述步骤1.3的具体实现方法为：采用自适应步长算法并依据步伐模型，其中，步伐长度如下：li=asfi+bsVi+cs其中，d为行进距离，η为行人的步数，h为每步步长，as,bs,cs是预先校准的参数，包括两套as，bs，cs的数值，设定走路状态下as，bs，cs取值分别为0.8,0.2和0.15,跑步状态下as，bs，cs取值分别为0.3,0.7和0.19;利用加速度方差来判别走路和跑步的运动状态，判别阈值设定为4.1,加速度方差超过判别阈值则认为行人处于跑步状态，反之为走路状态；fi是步频，Vi是加速度方差，由下面的公式计算：其中，ti代表第i步的时间，at代表加速度传感器在t时刻的加速度大小，巧代表在第i步之内的加速度平均值，Ns代表一步的加速度采样数。6.根据权利要求2所述的一种智能手机室内定位方法，其特征在于：所述步骤1.4的具体实现方法包括以下步骤：(1)分别对陀螺仪xyz三轴读数朽，6，代进行积分，计算出三个轴的角位移θχΘyθz;积分公式如下：(2)对三轴的角位移进行检测，判断匀速直线走，如果一个时间窗口内，三个角位移都没有超过10°，那么是直线行走；(3)在直线行走的过程中，计算每个方向的加速度传感器的算术平均值(4)定义行人航位推算模型如下：(5)在信号上对目标采样点给一个模板，该模板包括了其周围的临近采样点，再用模板中的全体采样点的平均值来代替原来采样值，对得到的Z轴分量进行滤波，得到更为平滑的曲线，所述模板采样点数目设置为25。7.根据权利要求1所述的一种智能手机室内定位方法，其特征在于：所述步骤2具体包括以下步骤：步骤2.1、离线阶段，通过选取采样点，用内置磁场传感器检测目标定位房间采样点的磁场特征参数并记录到数据库，再使用包含地址信息的多维向量标记采样点，建立其特有的室内环境磁场地图；步骤2.2、在线阶段，利用预先存储的室内环境磁场地图和磁场传感器实时获得的信息，通过粒子滤波匹配算法进行磁场匹配，进而对步骤1获得的位置信息进行校正，得到行人的最终位置。8.根据权利要求7所述的一种智能手机室内定位方法，其特征在于：所述的步骤2.1的具体实现方法包括以下步骤：(1)选取采样点：将入口设置为初始点，首先选择一定数量采样点，然后将在每个采样点处测量到的地磁场特征参数记录在数据库中，采集磁感应强度M={mx，my，mz}并将其范数I|M||作为观测量，其中mx，my，mz分别为磁场传感器三轴的读数；(2)建立室内磁场地图：将室内采样点标记为多维向量其中，S代表室内采样点行数，N代表室内采样点编号，L代表采样点与初始点的距离；使用这个预先采集的数据建立环境磁场地图P，使采样点位置坐标与地磁特征关联。9.根据权利要求7所述的一种智能手机室内定位方法，其特征在于：所述步骤2.2的具体实现方法包括以下步骤：(1)当行人停止在采样点附近停止脚步时，测量用户停止位置的地磁强度I|Mk||，并通过粒子滤波匹配算法根据实测数据与环境磁场地图P中存储数据I|M||比较分析，找出一个同地磁特征图最为匹配的近似点；(2)使用粒子滤波匹配算法进行磁场匹配，消除行人在航位推测算法中的不确定因素。10.根据权利要求9所述的一种智能手机室内定位方法，其特征在于：所述粒子滤波匹配算法的实现方法包括以下步骤：(1)在以参考点为中心初始化一定数量的粒子点，粒子点数设置为100;粒子分布在最后由行人航位推算得到的位置周围，呈正态分布，将所有落在空间之外或者空间内墙体和布置物上无效区域的粒子的概率直接置为0,这些点的选取服从方差是由数据源的可信性决定的正态分布；(2)对粒子进行预测，定义粒子滤波递推方程如下：其中，是t时刻第i个粒子点的移动步长，其从服从于N(lt，〇1)的正态分布中抽样的值；期望lt是根据行人航位推测算法直接估计得出的步长；σi代表标准偏差是t时刻第i个粒子点的移动方向，其从服从于1的正态分布中抽样的值是惯性元件的偏移标准差，由惯性元件说明书给出；初始时刻，t=1时粒子的运动方向一般服从[0,2π]的均匀分布；从t-Ι时刻到t时亥IJ，所有的粒子完成了一次递推过程，到达了t时刻应在位置；然后，粒子根据粒子位置和校正位置之间的距离，进行归一化处理；利用地磁定位测得用户的测量位置，最后计算权重得出t时刻的最优估计值：zt是地磁定位测得的测量位置，/(.<)是第i个粒子所在位置，函数f返回一个在磁场地图P中的磁场幅值σ是表示测量不确定性的标准差。【文档编号】G01C21/00GK104215238SQ201410415407【公开日】2014年12月17日申请日期:2014年8月21日优先权日:2014年8月21日【发明者】刘崇华,姜竹青,张弓,王庆华,黄承恺,王雪旸,王宇鹏,刘欣萌,李超,门爱东,杨波,杨玉莹,宋洪超申请人:北京空间飞行器总体设计部,北京邮电大学