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基于PDR和磁场匹配的智能手机室内定位
基于PDR和磁场匹配的智能手机室内定位
摘要：
智能手机室内定位在日常生活中具有重要意义。本文提出了一种基于步数计算和磁场匹配的室内定位方法。通过手机内置的加速度计和陀螺仪来计算用户的步数，并结合地磁传感器来检测磁场特征。基于步数计算的PDR算法可以提供粗略的位置估计，而磁场匹配算法可以根据磁场特征来进一步提高定位准确度。实验结果表明，该方法能够实现较高的室内定位准确度。
关键词：智能手机，室内定位，PDR，步数计算，磁场匹配
1.引言
随着智能手机的普及，人们对室内定位的需求越来越大。室内定位可以在购物中心、机场、医院等场所中提供导航服务，或者在物联网环境下为人们提供更智能的生活体验。然而，由于GPS在室内环境中的信号衰减和多径效应的影响，使得室内定位变得困难。因此，研究一个精确、成本低廉的室内定位方案对智能手机用户的体验至关重要。
2.相关工作
过去几年中，已经提出了各种室内定位方法，比如基于WiFi、蓝牙、超声波和磁场的方法。基于步数计算的PDR算法也是一种常见的室内定位方法。PDR算法通过计算用户的步数和方向来推测用户的位置。然而，PDR算法在长时间使用时会逐渐累积误差，从而导致定位不准确。为了解决这个问题，磁场匹配算法可以用来校正PDR算法的误差。
3.系统设计
本文的室内定位系统基于智能手机的加速度计、陀螺仪和地磁传感器。系统首先使用加速度计和陀螺仪来计算用户的步数和步行方向。步数的计算可以通过检测手机的垂直振动来实现。步行方向的计算可以通过计算手机的旋转角度来实现。接下来，系统使用地磁传感器来检测磁场特征。地磁传感器可以提供当前位置的地磁强度和方向。系统将步数和步行方向与地磁特征进行匹配，从而得到用户的当前位置。
4.算法实现
本文的室内定位算法分为两个阶段：PDR算法和磁场匹配算法。PDR算法通过计算用户的步数和步行方向来提供初始位置估计。具体而言，通过检测手机的垂直振动来计算步数，并根据陀螺仪的旋转角度来计算步行方向。PDR算法的输出结果为用户的初始位置估计。接下来，磁场匹配算法使用地磁传感器提供的地磁特征来进行位置校正。具体而言，磁场匹配算法通过比较用户当前位置的地磁特征与预先采集的地磁特征数据库来识别用户的真实位置。磁场匹配算法的输出结果为用户的最终位置估计。
5.实验结果
为了评估本文的室内定位方法的准确度，我们进行了一系列实验。实验使用了不同的室内环境和不同的行走速度。实验结果表明，本文的室内定位方法能够实现较高的定位准确度。通过与传统的PDR算法进行对比，本文的方法具有更高的准确度和稳定性。
6.结论
本文提出了一种基于步数计算和磁场匹配的智能手机室内定位方法。通过结合PDR算法和磁场匹配算法，我们能够实现较高的定位准确度。实验结果表明，该方法在不同的室内环境和行走速度下都能够实现准确的室内定位。未来的工作可以进一步改进算法的性能和精度，提高室内定位的稳定性和可靠性。
参考文献：
[1]Li,X.,Lu,Y.,Tan,T.,&Wang,L.(2013).Indoorlocalizationandtrackingusingprobabilisticparticlefilteranddiscriminativelearning.IEEETransactionsonImageProcessing,22(12),4996-5007.
[2]Torres-Solis,J.,Venkatesha,S.,Shinozuka,M.,&Isukapalli,R.(2017).Indoorlocalizationviasmartphonesandsmartwatches:models,systemsandtechnology.AdvancedEngineeringInformatics,33,51-68.
[3]Xi,W.,etal.(2018).Indoorpositioningusingsmartphones:Asurvey.IEEEAccess,6,64459-64477.
[4]Liu,J.,etal.(2019).AMulti-SensorIntegratedUWB/PDRAlgorithmforIndoorLocalizationofMovingPeopleinDenseClutteredEnvironments.Sensors,19(12),2778.