CN104482933B - 一种基于粒子滤波航迹推算和无线局域网组合定位的方法 - Google Patents
一种基于粒子滤波航迹推算和无线局域网组合定位的方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于粒子滤波的航迹推算和无线局域网组合定位新方法，该方法有四大步骤：步骤一、航迹推算实现空间循迹；步骤二、无线局域网WLAN的RSSI定位；步骤三、建立合适的系统状态模型和观测模型；步骤四、采用粒子滤波算法，实现迭代运算。本发明非常简单实用，定位精度高，可行性高。
Description
技术领域
本发明提供一种基于粒子滤波航迹推算和无线局域网组合定位的方法，属于行人自主导航定位技术领域。
背景技术
目前，行人自主导航定位逐渐成为人民日常生活中不可或缺的一部分内容。传统的行人导航定位多依赖于GPS定位技术。然而在建筑物内部，GPS信号衰减现象严重，导致行人室内导航定位的精度严重降低。为了实现行人在室内的精确导航定位，航迹推算技术和基于无线局域网的RSSI定位技术逐渐兴起。然而，受限于MEMS惯性器件的精度，航迹推算误差往往较大；基于无线局域网的RSSI定位技术需要预先布置定位场景，技术成本较高；因此本发明采用粒子滤波算法实现航迹推算和无线局域网RSSI技术组合定位方案，有效降低了航迹推算技术误差和无线局域网RSSI定位技术技术成本，具有重要的学术意义和工程应用价值。
发明内容
1、目的：本发明的目的是提供一种基于粒子滤波航迹推算和无线局域网组合定位的方法，该方法具有可行性高，精度高等优点，其技术方案如下：
2、技术方案：本发明一种基于粒子滤波航迹推算和无线局域网组合定位的方法，该方法具体步骤如下：
步骤一、采用航迹推算技术实现室内循迹。
设行人在初始时刻t0的位置为(E0,N0)，行走的距离是S0，初始航向角是θ0，可推算出在下一时刻t1行人所处的位置(E1,N1)，如下式所示：
行人在tk时刻位置的航位推算公式如下式所示：
行人导航系统中主要采用步数与步长的乘积获得相对位移量：
Sk＝Nk*L (3)
因此要想实现实时行人航迹推算算法，每个解算周期内需要已知如下三个物理量：行走的步数N，步长L和初始航向角θ。
相关研究表明，运动过程中垂向加速度计的变化情况可以表征行走步数的变化，因此可以利用内置加速度计完成步数解算；航向角的变化量可以由内置陀螺仪的输出角速度积分得到；步长可以由已知数学模型描述，在稳定行走过程中近似认为步长不变，在完成适当的标定实验后，可以得到步长的估计值。
步骤二、采用无线局域网RSSI技术实现空间定位
根据IEEE802.11协议，WLAN信号源名称SSID和自身的信号强度标示RSSI都是信号接入点的发送参数的一部分内容，而各种便携式设备作为信号接收方，其内置的API协议架构能够保证方便地根据信号源名称SSID解析出对应的WLAN信号强度数值。因此，可以利用不同信号源对应的信号强度数值建立特定空间内信号强度的指纹数据库，并在指纹数据库中利用模式识别算法完成空间定位。目前常用的模式识别算法包括k最近邻法，核函数估计法和人工神经网络估计法。
步骤三、建立系统状态模型和观测模型。
本方法利用粒子滤波进行行人导航定位研究，选择状态向量为Xk＝(xk,yk)T。
在两次滤波算法解算周期内行人移动的距离为：
dk＝Nk×L (4)
对应k时刻的状态向量的变化可以表示为：
假定行人在k时刻位置为Xk＝(xk,yk)T，考虑航向角误差，步长误差和步数检测误差，系统状态模型可以由下式描述：
其中，Δθk为航向角误差，Mk为步数检测误差。
本文提出基于航迹推算和无线局域网WLAN搭建组合导航定位系统，可以利用无线局域网WLAN的接收信号强度标示RSSI，借助模式识别算法，解算出定位坐标因此，可以将作为观测值，建立系统观测模型。
系统观测方程如下式所示：
其中，为系统k时刻的观测噪声，假定系统观测噪声为均值为0的高斯噪声，方差为因此，后向概率密度函数可以简化为式(8)：
步骤四、采用粒子滤波算法实现组合定位。
假定t-1时刻更新完毕的粒子集为基于基本粒子滤波算法的室内定位算法实现步骤如下：
a.初始化
对于k＝1，从状态先验概率中产生粒子初始化完毕的粒子集为
b.重要性采样
对于k＝1,2…N，根据完成抽样，即根据系统状态模型式(6)采样新粒子
c.权值更新与归一化
根据当前观测值Zk，利用进行权值更新
d.重采样
每个粒子将被重新采样，采样次数与粒子自身的权值大小成正比。重采样完成之后粒子集为该粒子集代表了k时刻下每个粒子的后验状态分布。
e.状态估计
按照完成k时刻的估计，一次迭代过程完成。
3、优点与功效：本发明一种基于粒子滤波的航迹推算和无线局域网组合定位新方法，其特点是精度高，可行性高。
附图说明
图1为是本发明所述方法的流程框图。
具体实施方式
图1为本发明所述方法的流程框图，本发明分四步实现，具体为：
步骤一、采用航迹推算技术实现室内循迹。
步骤二、采用无线局域网RSSI技术实现空间定位
利用不同信号源对应的信号强度数值建立特定空间内信号强度的指纹数据库，并在指纹数据库中利用模式识别算法完成空间定位。目前常用的模式识别算法包括k最近邻法，核函数估计法和人工神经网络估计法。
步骤三、建立系统状态模型和观测模型。
本方法中状态向量为
在两次滤波算法解算周期内行人移动的距离为：
dk＝Nk×L (9)
对应k时刻的状态向量的变化可以表示为：
假定行人在k时刻位置为Xk＝(xk,yk)T，考虑航向角误差，步长误差和步数检测误差，系统状态模型可以由下式描述：
其中，Δθk为航向角误差，Mk为步数检测误差。
利用无线局域网WLAN的接收信号强度标示RSSI，借助模式识别算法，解算出定位坐标因此，可以将作为观测值，建立系统观测模型。
系统观测方程如下式所示：
其中，为系统k时刻的观测噪声，假定系统观测噪声为均值为0的高斯噪声，方差为因此，后向概率密度函数可以简化为式(13)：
步骤四、采用粒子滤波算法实现组合定位。
假定t-1时刻更新完毕的粒子集为基于基本粒子滤波算法的室内定位算法实现步骤如下：
f.初始化
对于k＝1，从状态先验概率中产生粒子初始化完毕的粒子集为
g.重要性采样
对于k＝1,2…N，根据完成抽样，即根据系统状态模型式(6)采样新粒子
h.权值更新与归一化
根据当前观测值Zk，利用进行权值更新
i.重采样
每个粒子将被重新采样，采样次数与粒子自身的权值大小成正比。重采样完成之后粒子集为该粒子集代表了k时刻下每个粒子的后验状态分布。
j.状态估计
按照完成k时刻的估计，一次迭代过程完成。
Claims (1)
1.一种基于粒子滤波航迹推算和无线局域网组合定位的方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：
步骤一、采用航迹推算技术实现室内循迹；
设行人在初始时刻t0的位置为(E0,N0)，行走的距离是S0，初始航向角是θ0，推算出在下一时刻t1行人所处的位置(E1,N1)，如下式所示：
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行人导航系统中采用步数与步长的乘积获得相对位移量：
Sk＝Wk*L (3)
因此要实现实时行人航迹推算算法，每个解算周期内需要已知如下三个物理量：行走的步数Wk，步长L和初始航向角θ0；
利用内置加速度计完成步数解算；航向角的变化量由内置陀螺仪的输出角速度积分得到；步长由已知数学模型描述，在稳定行走过程中近似认为步长不变，在完成标定实验后，得到步长的估计值；
步骤二、采用无线局域网RSSI技术实现空间定位
利用不同信号源对应的信号强度数值建立特定空间内信号强度的指纹数据库，并在指纹数据库中利用模式识别算法完成空间定位；模式识别算法包括k最近邻法，核函数估计法和人工神经网络估计法；
步骤三、建立系统状态模型和观测模型
利用粒子滤波进行行人导航定位研究，选择状态向量为Xk＝(xk,yk)T，
在两次滤波算法解算周期内行人移动的距离为：
dk＝Wk×L (4)
对应k时刻的状态向量的变化表示为：
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假定行人在k时刻位置为Xk＝(xk,yk)T，考虑航向角误差，步长误差和步数检测误差，系统状态模型由下式描述：
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其中，Δθk为航向角误差，Mk为步数,ΔMk为步数检测误差；
基于航迹推算和无线局域网WLAN搭建组合导航定位系统，利用无线局域网WLAN的接收信号强度标示RSSI，借助模式识别算法，解算出定位坐标因此，将作为观测值，建立系统观测模型；
系统观测方程如下式所示：
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步骤四、采用粒子滤波算法实现组合定位；
假定t-1时刻更新完毕的粒子集为基于基本粒子滤波算法的室内定位算法实现步骤如下：
a.初始化
对于k＝1，从状态先验概率中产生粒子初始化完毕的粒子集为
b.重要性采样
对于k＝1,2…N，根据完成抽样，即根据系统状态模型式(6)采样新粒子
c.权值更新与归一化
根据当前观测值Zk，利用进行权值更新；
d.重采样
每个粒子将被重新采样，采样次数与粒子自身的权值大小成正比；重采样完成之后粒子集为该粒子集代表了k时刻下每个粒子的后验状态分布；
e.状态估计
按照完成k时刻的估计，一次迭代过程完成。
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