技术特征：
1.基于加速度数据统计学特征的自适应零速区间判别方法，其特征在于，将微惯性传感器绑定于行人足部，采集行人步态下的原始惯性数据，利用广义似然比检测方法进行零速区间判别，将广义似然比的零速检测阈值设定为加速度统计量的加权组合，对零速区间检测阈值进行自适应调整。2.根据权利要求1所述的基于加速度数据统计学特征的自适应零速区间判别方法，其特征在于，计算固定数据区间长度窗口内三轴加速度矢量和模值的均值f(n)
mean
、最大值f(n)
max
、最小值f(n)
min
，则广义似然比的零速区间检测阈值为：γ＝a
·
f(n)
mean
+b
·
f(n)
max
+c
·
f(n)
min
其中，a、b、c为权重系数，均为常值。3.根据权利要求2所述的基于加速度数据统计学特征的自适应零速区间判别方法，其特征在于，所述固定数据区间长度窗口n至少覆盖行走一步的采样时刻，行人正常行走时迈出一步的时间约为1～2s，则将n的值设为：n＝t
step
*f
out
其中，t
step
为[1,2]区间内的一个常值，f
out
为微惯性传感器采样频率。
技术总结
本发明基于加速度数据统计学特征的自适应零速区间判别方法，将微惯性传感器绑定于行人足部，采集行人步态下的原始惯性数据，利用广义似然比检测方法进行零速区间判别，将广义似然比的零速检测阈值设定为加速度统计量的加权组合，对零速区间检测阈值进行自适应调整。本发明提升了零速判别精度，从而提高误差修正精度。本发明尤其适用于解决复杂运动状态下的高精度行人导航问题。下的高精度行人导航问题。下的高精度行人导航问题。
技术研发人员：郑辛 王鹏宇 孙伟 李海军 徐西京 蒋荣 苗宏胜 裴玉锋
受保护的技术使用者：北京自动化控制设备研究所
技术研发日：2022.11.07
技术公布日：2023/3/21