CN105898711A - 一种基于地磁基准线的定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于地磁基准线的定位方法及装置，其中方法包括如下步骤：获取预设时间段T内的不同位置处的磁场强度值；根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点，每个所述定位节点挂载至少一条地磁基准线，所述地磁基准线包括起始点坐标、基准线编号、K个地磁点、及每个地磁点对应的坐标和地磁强度值；利用所述移动终端获取距离当前用户的移动方向最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内的不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标。本发明通过将用户的计步点拼接新的地磁基准线有效的解决了地磁匹配在大范围内区分度不明显造成的建筑物、楼层无法区分，定位精度低的问题。

Description

一种基于地磁基准线的定位方法及装置

技术领域

本发明属于导航技术领域，具体而言，涉及一种基于地磁基准线的定位方法及装置。

背景技术

随着现代化城市的不断发展，诸如大型超市、购物中心之类的大型建筑物不断的出现。人们会想在上述的室内环境中确定自己所在的位置，且快速寻找到自己的目的地。目前通常的做法是部署蓝牙(iBeacon)。而基于蓝牙(iBeacon)的定位方式，定位精度强烈依赖于iBeacon节点的部署密度。因此在(iBeacon)低密度部署情况下，室内定位的精度性极大的收到了影响。

发明内容

为解决现有低密度蓝牙信标部署下室内定位精度差的技术缺陷，本发明通过分析用户的行为特征，并结合室内GIS信息，在传感器递推的过程中适时进行位置校准，从而提高低密度蓝牙信标设备条件下定位的精度及稳定性，从而提升用户体验性。

本发明提供了一种基于地磁基准线的定位方法，括如下步骤：

获取预设时间段T内的不同位置处的磁场强度值；

根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点，每个所述定位节点挂载至少一条地磁基准线，所述地磁基准线包括起始点坐标、基准线编号、K个地磁点、及每个地磁点对应的坐标和地磁强度值；

利用所述移动终端获取距离当前用户的移动方向距离最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内的不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标。

进一步，根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点包括

获取预设次数N内所有定位节点的信号强度值，按照降序筛选规则选择前M个定位节点；

根据每次定位节点的信号强度值，向M个定位节点赋值，统计N次中每个定位节点的值，选择统计值最大的定位节点为距离所述移动终端距离最近的定位节点。

进一步，利用所述移动终端获取距离当前用户的移动方向最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内的不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标包括

获取所述移动终端检测到的当前用户的移动方向；

获取所述移动终端检测到的所述用户在所述移动方向的计步数，判断所述移动步数是否大于或等于预设步数阈值；

若所述移动步数大于或等于预设步数阈值，将当前用户所述时间段T内不同位置处的磁场强度与所述移动方向地磁基准线上的地磁点的磁场强度进行匹配，计算所述用户当前位置的坐标。

进一步，还包括

利用卡尔曼滤波技术将将所述用户的不同位置处的坐标绘制移动路线图，并通过所述移动终端显示装置进行输出。

进一步，所述方法还包括

利用所述移动终端获取到的WiFi定位节点或蓝牙定位节点的通信信号获取当前用户的地理位置。

本发明还提供了一种基于地磁基准线的定位装置，包括接收模块、查询模块、计算模块，其中，

所述接收模块，用于获取预设时间段T内的不同位置处的磁场强度值；

所述查询模块，用于根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点，每个所述定位节点挂载至少一条地磁基准线，所述地磁基准线包括起始点坐标、基准线编号、K个地磁点、及每个地磁点对应的坐标和地磁强度值；

所述计算模块，用于利用所述移动终端获取距离当前用户的移动方向最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内的不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标。

进一步，所述查询模块包括

获取子模块，用于获取预设次数N内所有定位节点的信号强度值，按照降序筛选规则选择前M个定位节点；

赋值子模块，用于根据每次定位节点的信号强度值，向M个定位节点赋值，统计N次中每个定位节点的值，选择统计值最大的定位节点为距离所述移动终端距离最近的定位节点。

进一步，所述计算模块包括

方向判断子模块，用于获取所述移动终端检测到的当前用户的移动方向；

判断子模块，用于获取所述移动终端检测到的所述用户在所述移动方向的计步数，判断所述移动步数是否大于或等于预设步数阈值；

计算子模块，用于若所述移动步数大于或等于预设步数阈值，将当前用户所述时间段T内不同位置处的磁场强度与所述移动方向地磁基准线上的地磁点的磁场强度进行匹配，计算所述用户当前位置的坐标。

进一步，所述计算模块还包括

卡尔曼计算子模块，用于利用卡尔曼滤波技术将将所述用户的不同位置处的坐标绘制移动路线图，并通过所述移动终端显示装置进行输出。

进一步，所述装置还包括

初步定位模块，用于利用所述移动终端获取到的WiFi定位节点或蓝牙定位节点的通信信号获取当前用户的地理位置。

综上，本发明根据当前用户的移动方向以及计步点的磁场强度进行匹配计算获取其对应的坐标并拼接为新的地磁基准线实现将定位节点定位和地磁定位有机结合，充分利用了定位节点区域定位的可靠性和地磁小范围内的区分度实现了1-2m的精准定位。有效的解决了地磁匹配在大范围内区分度不明显造成的建筑物、楼层无法区分，定位精度低的问题。

附图说明

图1为本发明所述的本发明所述的基于地磁基准线的定位方法一个实施例的流程示意图；

图2为本发明所述的本发明所述的基于地磁基准线的定位方法另一个的流程示意图；

图3为本发明所述的本发明所述的基于地磁基准线的定位装置一个实施例的结构示意图

图4为本发明所述的本发明所述的基于地磁基准线的定位装置另一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面通过具体的实施例并结合附图对本发明做进一步的详细描述。

本发明提供了一种基于地磁基准线的定位方法，部署在室内的多个定位节点。如图1所示，所述方法包括如下步骤：

S101、获取预设时间段T内的不同位置处的磁场强度值。

具体实施时，可选的将T设为10s，所述移动终端(例如智能手机、iPad等智能设备)获取当前用户10s内的磁场强度。假设10s内获取的磁场强度为10个地磁点的磁场强度值。需要说明的是，10s内获取的磁场强度为还可选的为其他个数的地磁点的磁场强度值，包括但不限于10个。

具体实施时，所述定位节点可选的为WiFi定位节点和/或蓝牙定位节点。

S102、根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点，每个所述定位节点挂载至少一条地磁基准线，所述地磁基准线包括起始点坐标、基准线编号、K个地磁点、及每个地磁点对应的坐标和地磁强度值。

具体实施时，S102中距离所述移动终端最近的定位节点可选的按照如下步骤进行确定：

获取预设次数N内所有定位节点的信号强度值，按照降序筛选规则选择前M个定位节点；

根据每次定位节点的信号强度值，向M个定位节点赋值，统计N次中每个定位节点的值，选择统计值最大的定位节点为距离所述移动终端距离最近的定位节点。

例如，具体实施时，可选的获取5次记录中个定位节点中信号最强的两个，最强的定位节点赋值为15，次强的赋值为10。同理，记录5次记录中信号最强的2个定位节点并进行赋值，那么距离所述移动终端用户最近的定位节点即为统计值最高的定位节点。

S103、利用所述移动终端获取距离当前用户的移动方向最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内的不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标。

根据新的地磁基准线确定当前用户的地理位置可选的对所述新的基准线上的所有地磁点进行分组，计算所有分组中距离最小的X组(X为大于1且不小于分组数的自然数)，并分别计算X组的方差。

具体实施时，本发明所述的每个定位节点挂载的地磁基准线可选的包括至少50个地磁点，相邻两个地磁点之间的距离可选的设为0.6m(相当于一个成年人跨行一步的距离)。需要说明的是，每条地磁基准线上的地磁点的数量包括但不限于50个，同时相邻两个地磁点之间的距离包括但不限于0.6m。

S103具体包括

获取所述移动终端检测到的当前用户的移动方向；

获取所述移动终端检测到的所述用户在所述移动方向的计步数，判断所述移动步数是否大于或等于预设步数阈值；

若所述移动步数大于或等于预设步数阈值，将当前用户所述时间段T内不同位置处的磁场强度与所述移动方向地磁基准线上的地磁点的磁场强度进行匹配，计算所述用户当前位置的坐标。

具体实施时，可选的将所述预设步数阈值设为5，即当用户移动的计步点超过5步时，进行匹配计算，否则影响定位。需要说明的是，预设步数阈值仅仅为了提高定位结果，因此所述预设步数阈值可根据用户需要的精准度进行设置。

具体实施时，以下述为例说明本发明。例如，假设地磁基准线有50个地磁点，每个地磁点的地磁强度为a1、a2、a3、...、a50。下面以当前用户在一条地磁基准线上每个地磁点开始的移动为例说明本发明。其中，最近10s(及预设时间段T)内地磁强度为b1、b2、b3、...、b10。此处为最近10次，还是最近的10个地磁点的地磁强度。

最近10次计步值为1、1、0、2、1、1、1、1、0、1。其中，1表示前进一步，0表示原地不动，2表示前进2步。

因此可知，

第一组匹配数据为：(每计一步，向前移一个点)

m1＝[a1、a2、a2、a4、a5、a6、a7、a8、a8、a9]；

同理：第二组匹配数据为：

m2＝[a2、a3、a3、a5、a6、a7、a8、a9、a9、a10]；

...

第42组匹配数据为：

m42＝[a42、a43、a43、a45、a46、a47、a48、a49、a49、a50]；

根据Dis＝[(b1-m1)∧2，(b2-m2)∧2，...，(b10-m10)∧2],计算每组距离最小的前三租，然后在其中选择方差最小的一组，该组最后一个地磁点对应的坐标即为所求的地磁定位坐标。

进一步，利用所述移动终端获取到的WiFi定位节点或蓝牙定位节点的通信信号获取当前用户的地理位置。

具体应用时，室内定位方法主要利用WiFi定位节点或蓝牙定位节点进行定位，主要包括接收信号强度定位法、到达时间定位法、接收信号角度定位法、参考点定位法。例如，WiFi定位技术采用经验测试和信号传播模型相结合的方式。

具体应用时，本发明可选的首先利用指纹定位方法，初步确定用户的位置后再利用当前用户的磁场强度进行精确定位。WiFi无线信号具有较强的时变无线信号传播衰减模型难以第很好的表征距离与信号强度间的映射关系，采用基于射频指纹匹配定位方法，它具有较好的定位的鲁棒性。所谓指纹匹配定位算法建立在时延数据基础上，主要包括离线训练和在线定位两个阶段。其中，离线训练阶段的任务是建立射频信号强度向量和客户端位置间的一一对应关系，形成一个指纹库，定位阶段则是采用实时采集的信号强度向量去匹配训练阶段构建的指纹库，从而获得目标的位置估计。基于位置指纹的定位算法主要包括确定型和概率型，前者的计算效率较高，后者的定位精确度较高。

该算法主要包括如下步骤：1、确定采样分布图；2、采集各定位节点(如WiFi定位节点或蓝牙定位节点)的信号强度、MAC地址等；3、存储RSSI的位置坐标；4、将实施采集的定位节点的信号通过匹配算法估算用户的位置。本发明以确定型的位置指纹定位算法为例说明本发明中WiFi和/或蓝牙定位方法定位的方式。

例如，指纹库存储数据可选的表1所示。

表1

表1中，采样点表示的物AP_n位置(即坐标)，AP_n表示的是WiFi定位节点的编号，RSSI表示为该位置上采集到的指纹(即信号强度)。

而位置匹配算法包括最近邻方法、概率方法、神经网络方法、SVM等方法。具体实施时，本发明可选的利用任何一种方法进行计算，初步获取当前用户的地理位置，由于该类算法对本领域技术人员是可知的，本发明在此不再进行说明。

如图2所示，本发明还提供了一种基于地磁基准线的定位方法。所述方法包括

S201、获取预设时间段T内的不同位置处的磁场强度值。

S202、根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点，每个所述定位节点挂载至少一条地磁基准线，所述地磁基准线包括起始点坐标、基准线编号、K个地磁点、及每个地磁点对应的坐标和地磁强度值。

S203、利用所述移动终端获取距离当前用户的移动方向距离最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内的不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标。

S204、利用卡尔曼滤波技术将将所述用户的不同位置处的坐标绘制移动路线图，并通过所述移动终端显示装置进行输出。

现有技术通常在需要定位区域预先采集三维地磁特征信息，生成地磁基准图，定位时根据实时接收到的地磁信息与地磁基准图进行匹配，最终确定终端所在位置。匹配方式主要有点匹配及段匹配两种模式。然而地磁在大范围内并没有明显的区分度，地磁基准图上会出现多个点的地磁特征信息十分相似，或者多条线路的地磁变化趋势十分相似，因而很难判断出终端真实位置。本发明通过将预设时间段内不同位置处的磁场强度和与用户距离最近的定位节点挂载的地磁基准线进行匹配，确定用户所处的位置(即坐标)。然而这种计算可能是段匹配(或点匹配)，导致用户的直观性差，因此本发明通过利用卡尔曼滤波计算拼接将用户各个计步点(不同位置)以生成移动线路图，以供用户直观、形象、准确的获取其移动路线。

由于移动终端在移动过程中的位置是连续变化的，故所述移动终端在某一时刻的位置与其在上一时刻的位置有关，因此我们可卡因采用卡尔曼滤波的方法实现所述移动终端位置的估计。这是因为卡尔曼滤波具有良好的跟踪性能，它可以利用当前的观测量和以前的观测数据，根据线性最小方差原理，求出最优估计。卡尔曼滤波是一个不断预测、修正的递推过程，由于其在求解时不需要存储大量的观测数据，并且当得到新的观测数据时，可随时算得新的参数滤波值，便于实时地处理观测结果，因此卡尔曼滤波越来越多地应用于动态定位数据处理中，尤其是GPS动态数据处理、惯性导航等。卡尔曼滤波目前已经成功应用与GPS动态定位，生成用户的移动线路图并使得输出的路线图更加流畅，提高定位精度，更好满足了用户的需要。

本发明还提供了一种基于地磁基准线的定位装置。如图2所示，所述装置包括接收模块10、查询模块20、计算模块30。

其中，

所述接收模块10，用于获取预设时间段T内的不同位置处的磁场强度值。

进一步，所述查询模块包括

获取子模块，用于获取预设次数N内所有定位节点的信号强度值，按照降序筛选规则选择前M个定位节点；

赋值子模块，用于根据每次定位节点的信号强度值，向M个定位节点赋值，统计N次中每个定位节点的值，选择统计值最大的定位节点为距离所述移动终端距离最近的定位节点。

所述查询模块20，用于根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点，每个所述定位节点挂载至少一条地磁基准线，所述地磁基准线包括起始点坐标、基准线编号、K个地磁点、及每个地磁点对应的坐标和地磁强度值。

所述计算模块30，用于利用所述移动终端获取距离当前用户的移动方向最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内的不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标。

进一步，所述计算模块包括

方向判断子模块301，用于获取所述移动终端检测到的当前用户的移动方向；

判断子模块302，用于获取所述移动终端检测到的所述用户在所述移动方向的计步数，判断所述移动步数是否大于或等于预设步数阈值；

计算子模块303，用于若所述移动步数大于或等于预设步数阈值，将当前用户所述时间段T内不同位置处的磁场强度与所述移动方向地磁基准线上的地磁点的磁场强度进行匹配，计算所述用户当前位置的坐标。

更进一步，如图4所示本发明提供的所述基于地磁基准线的定位装置中所述计算模块还包括

卡尔曼计算子模块40，用于利用卡尔曼滤波技术将将所述用户的每个计步点的坐标绘制移动路线图，并通过所述移动终端显示装置进行输出。

由于移动终端在移动过程中的位置是连续变化的，故所述移动终端在某一时刻的位置与其在上一时刻的位置有关，因此我们可卡因采用卡尔曼滤波的方法实现所述移动终端位置的估计。这是因为卡尔曼滤波具有良好的跟踪性能，它可以利用当前的观测量和以前的观测数据，根据线性最小方差原理，求出最优估计。

卡尔曼滤波是一个不断预测、修正的递推过程，由于其在求解时不需要存储大量的观测数据，并且当得到新的观测数据时，可随时算得新的参数滤波值，便于实时地处理观测结果，因此卡尔曼滤波越来越多地应用于动态定位数据处理中，尤其是GPS动态数据处理、惯性导航等。卡尔曼滤波目前已经成功应用与GPS动态定位，提高了定位精度，更好满足了用户的需要。

具体实施时，卡尔曼滤波可选的按照如下方式进行处理：

X(k|k-1)＝A X(k-1|k-1)………..(1)

式(1)中，X(k|k-1)是利用上一状态预测的结果，X(k-1|k-1)是上一状态最优的结果。在本实施例中即为上一次用户定位结果及其方向上的速度组成的矩阵[x,y,vx,vy]。

A＝[1.0,0.0,Ts,0.0；

0.0,1.0,0.0,Ts；

0.0,0.0,1.0,0.0；

0.0,0.0,0.0,1.0]；其中，Ts为两次定位时间间隔。

P(k|k-1)＝A P(k-1|k-1)A’+Q………(2)

式(2)中，P(k|k-1)是X(k|k-1)对应的协方差矩阵，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的协方差矩阵，A’表示A的转置矩阵，Q是系统过程的协方差矩阵。式子1，2就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个，也就是对系统的预测。P、Q的取值根据不同环境进行设置，这里不做约束。

现在我们有了现在状态的预测结果，然后我们再收集现在状态的测量值。结合预测值和测量值，我们可以得到现在状态(k)的最优化估算值X(k|k)：

X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-H X(k|k-1))………(3)

Z(k)为该时刻的测量值，

H＝[1.0,0.0,0.0,0.0；

0.0,1.0,0.0,0.0；

0.0,0.0,1.0,0.0；

0.0,0.0,0.0,1.0]；其中，Kg为卡尔曼增益(Kalman Gain)：

Kg(k)＝P(k|k-1)H’/(H P(k|k-1)H’+R)………(4)

R的取值根据不同环境进行设置，这里不做约束。到现在为止，我们已经得到了k状态下最优的估算值X(k|k)。但是为了要另卡尔曼滤波器不断的运行下去直到系统过程结束，我们还要更新k状态下X(k|k)的协方差矩阵：

P(k|k)＝(I-Kg(k)H)P(k|k-1)………(5)

其中I为1的矩阵，对于单模型单测量，I＝1。当系统进入k+1状态时，P(k|k)就是式子(2)的P(k-1|k-1)。这样，算法就可以自回归的运算下去。

卡尔曼滤波器的原理基本描述了，式子1，2，3，4和5就是他的5个基本公式。根据这5个公式，可以很容易的实现计算。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于地磁基准线的定位方法，部署在室内的多个定位节点，其特征在于，包括如下步骤：

获取预设时间段T内的不同位置处的磁场强度值；

根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点，每个所述定位节点挂载至少一条地磁基准线，所述地磁基准线包括起始点坐标、基准线编号、K个地磁点、及每个地磁点对应的坐标和地磁强度值；

利用所述移动终端获取距离当前用户的移动方向距离最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内的不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标。

2.根据权利要求1所述的基于地磁基准线的定位方法，其特征在于，根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点包括

获取预设次数N内所有定位节点的信号强度值，按照降序筛选规则选择前M个定位节点；

根据每次定位节点的信号强度值，向M个定位节点赋值，统计N次中每个定位节点的值，选择统计值最大的定位节点为距离所述移动终端距离最近的定位节点。

3.根据权利要求1所述的基于地磁基准线的定位方法，其特征在于，利用所述移动终端获取当前用户的移动方向获取距离最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标包括

获取所述移动终端检测到的当前用户的移动方向；

获取所述移动终端检测到的所述用户在所述移动方向的计步数，判断所述移动步数是否大于或等于预设步数阈值；

若所述移动步数大于或等于预设步数阈值，将当前用户所述时间段T内不同位置处的磁场强度与所述移动方向地磁基准线上的地磁点的磁场强度进行匹配，计算所述用户当前位置的坐标。

4.根据权利要求1所述的基于地磁基准线的定位方法，其特征在于，还包括

利用卡尔曼滤波技术将将所述用户的不同位置处的坐标绘制移动路线图，并通过所述移动终端显示装置进行输出。

5.根据权利要求1所述的基于地磁基准线的定位方法，其特征在于，所述方法还包括

利用所述移动终端获取到的WiFi定位节点或蓝牙定位节点的通信信号获取当前用户的地理位置。

6.一种基于地磁基准线的定位装置，其特征在于，包括接收模块、查询模块、计算模块，其中，

所述接收模块，用于获取预设时间段T内的不同位置处的磁场强度值；

所述查询模块，用于根据移动终端获取的定位节点的信号强度获取距离所述移动终端用户最近的定位节点，每个所述定位节点挂载至少一条地磁基准线，所述地磁基准线包括起始点坐标、基准线编号、K个地磁点、及每个地磁点对应的坐标和地磁强度值；

所述计算模块，用于利用所述移动终端获取当前用户的移动方向获取距离最近的所述定位节点上地磁基准线，将所述时间段T内的不同位置处的磁场强度与当前用户移动方向上的地磁基准线进行匹配计算获取该用户当前位置的坐标。

7.根据权利要求6所述的基于地磁基准线的定位装置，其特征在于，所述查询模块包括

获取子模块，用于获取预设次数N内所有定位节点的信号强度值，按照降序筛选规则选择前M个定位节点；

赋值子模块，用于根据每次定位节点的信号强度值，向M个定位节点赋值，统计N次中每个定位节点的值，选择统计值最大的定位节点为距离所述移动终端距离最近的定位节点。

8.根据权利要求6所述的基于地磁基准线的定位装置，其特征在于，所述计算模块包括

方向判断子模块，用于获取所述移动终端检测到的当前用户的移动方向；

判断子模块，用于获取所述移动终端检测到的所述用户在所述移动方向的计步数，判断所述移动步数是否大于或等于预设步数阈值；

计算子模块，用于若所述移动步数大于或等于预设步数阈值，将当前用户所述时间段T内不同位置处的磁场强度与所述移动方向地磁基准线上的地磁点的磁场强度进行匹配，计算所述用户当前位置的坐标。

9.根据权利要求6所述的基于地磁基准线的定位装置，其特征在于，所述计算模块还包括

卡尔曼计算子模块，用于利用卡尔曼滤波技术将将所述用户的不同位置处的坐标绘制移动路线图，并通过所述移动终端显示装置进行输出。

10.根据权利要求6所述的基于地磁基准线的定位装置，其特征在于，所述装置还包括

初步定位模块，用于利用所述移动终端获取到的WiFi定位节点或蓝牙定位节点的通信信号获取当前用户的地理位置。