一种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法【
技术领域：
】[0001]本发明属于室内定位
技术领域：
，具体设及一种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法。【
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。目前，室内定位技术主要有两种实现方法，第一种是基于红外线（In化a-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（Radio化equency，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化A.Hammadi,A.A.Hebsi,M.J.Zemerly,andJ.W.P.Ng.IndoorLocalizationandGuidanceUsingPortableSmartphones[C],WebIntelligenceandIntelligentAgentTechnology(WI-IAT),2012IE趾/WIC/ACMInternationalConferenceson,2012:337-341)，Buyr址设计了一种新的模式整合GSM和RF指纹的定位系统化.Buyruk,A.K.Keskin,S.Sendil,etal.RFfingerprintingbasedGSMindoorlocalization[C],SignalProcessingandCommunicationsApplicationsConference(SIU)，201321st，2013:1-4)。上述定位方法对于一般的室内定位鲁椿性较强，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，W智能手机为主的室内定位技术逐渐受到关注，例如，化in等化H.化in,C.G.Park,J.W.Kim,etal.AdaptiveSt巧LengthEstimationAlgorithmUsingLow-CostMEMSInertialSensors[C],SensorsApplicationsSymposium,2007.IE邸,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。另外，Seong-Eun等(K.Seong-Eun,K.Yong,Y.Jihyun,andS.K.Eung.Indoorpositioningsystemusinggeomagneticanomaliesforsmartphones[C],IndoorPositioningandIndoorNavigation(IPIN),2012InternationalConferenceon,2012;1-巧提出了一种使用现代混凝上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]综上所述，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，提供一种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法，解决定位系统复杂、费用高W及长时间出现累积误差等问题。[0006]本发明解决其技术问题是采取W下技术方案实现的：[0007]-种基于模糊理论和多传感器融合的室内定位方法，包括W下步骤：[0008]步骤1、根据智能手机内置的多重传感器，在行人行进过程中，首先采集智能手机的加速度传感器、巧螺仪和气压计的数据，然后将模糊理论应用到采集到的数据中，推测行人的运动状态、步数和步长，得到推算的位置信息；同时，从气压计信息获取用户的高度；[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，通过模糊理论进行磁场匹配，对步骤1推算的位置信息进行校准，得到行人的最终位置。[0010]而且，所述步骤1包括W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阔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模糊理论的算法计算行进距离；[0014]步骤1.4、使用内置巧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]步骤1.5、收集气压计的读数，并通过模糊系统的方式获取用户的高度。[0016]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=个轴XYZ的加速度参数a,aya,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个点的连续振幅中，每相邻的两个点之间的变化范围小于1.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。[0017]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阔值，当行人的加速度信号超过动态阔值变化的时候，认为行人有步伐的动作，动态调整阔值的方程如下：[0018][0019]该动态阔值算法为周期性的，一个周期指的是一个步伐的时间；T。为动态阔值，初始值设置为g，即地球重力加速度；MaXi和Min;分别代表上一个周期内加速度幅度的最大值和最小值；a和0是预先设置好的参数，分别取值为0.25和0.75;丫为环境噪声，取值为0.09。[0020]而且，所述步骤1.3的具体实现方法包括W下步骤：[0021]步骤（1)、收集加速度计的相应信息，包括步频和加速度方差；[0022]步骤（2)、将收集到信息经过隶属度函数映射成模糊值；[0023]步骤（3)根据模糊准则、最大最小准则模糊处理方法进行模糊处理；[0024]步骤（4)、根据区域中屯、法进行解模糊化运算，计算得到用户所行走的步长。[00巧]而且，所述步骤1.4的具体实现方法包括W下步骤：[0026]步骤（1)、分别对巧螺仪xyzS轴读数化，斬，化进行积分，计算出S个轴的角位移eXey0Z;[0027]步骤（2)、对=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，=个角位移都没有超过10°，那么是直线行走；[0028]步骤（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[0029]步骤（4)、定义行人航位推算模型如下；[0030][0031]步骤巧）、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。[0032]而且，所述步骤1.5的具体实现方法为；首先收集气压计的读数，然后利用高度与空气压力的关系计算高度，最后使用平均滤波算法和=角隶属度函数来校准数据得到准确的高度。[0033]而且，所述步骤2的具体实现方法包括W下步骤：[0034]步骤2.1、离线阶段，首先选取采样点，然后，根据采样点选择手机内置磁场传感器获取磁场特征参数并记录到数据库，并且保存朝向左和右两个方向的磁场，记录该位置的坐标，最终形成特有的室内环境磁场地图；[00巧]步骤2.当前第1页1 2 3 4