CN107655474A - 一种基于智能终端的导航方法及导航系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于智能终端的导航方法及导航系统，其中，导航方法包括以下步骤：开启智能终端的导航装置，接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；检测当前导航信号的强弱；当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录智能终端移动的位置范围；同时，采集惯性导航数据；对当前导航数据及惯性导航数据进行校正，生成导航信息；存储位置范围及导航信息，当再次进入该位置范围时，使用存储的导航信息进行导航。本发明的导航方法及导航系统，不仅实现了信号盲区的惯性导航，而且在用户下次进入该信号盲区时，调用之前存储过的导航信息，实现连续、快速导航，提高导航准确率。

Description

一种基于智能终端的导航方法及导航系统

技术领域

本发明涉及智能终端领域，尤其涉及一种基于智能终端的导航方法及导航系统。

背景技术

随着电子技术的快速发展，现代人们的生活也越来越智能化，智能终端的制造商在不断的改进产品设计，越来越多无法想象到的功能来到我们身边，随着智能终端功能的丰富以及移动互联网的快速发展，就在这不经意间，智能终端已然取代了我们身边很多常用的电子设备，改变着我们的生活方式以及周边的行业。

手机导航(Mobile Navigation)就是通过导航手机的导航功能，把用户从目前所在的地方带到另一个想要到达的地方，它与手机电子地图的区别就在于，它能够告诉用户在地图中所在的位置，以及用户要去的那个地方在地图中的位置，并且能够在用户所在位置和目的地之间选择最佳路线，并在行进过程中的为用户提示左转还是右转等，这就是所谓的导航。具有定位和导航功能的手机正日益受到消费者的追捧，市场前景看好。

目前，市面上的手机导航分为三类，第一类是真正的通过太空中的卫星进行GPS(Global Position System，全球定位系统)导航，精度在3-5米；第二类是通过基站网络进行粗略的导航的，称为CELLID导航，这种导航没有真正的通过卫星GPS导航的精确，一般定位误差为100米，如中国移动手机导航在室内定位时使用的就是该技术；第三类是AGPS+CELLID+GPS定位，这种导航最为精确，在室内默认是CELLID定位，在室外先利用AGPS搜到星图，达到快速定位，然后自动切换到GPS高精度定位并进行导航。

手机导航一般通过GPS模块、导航软件、GSM通信模块相互分工，配合完成：1.GPS模块完成对GPS卫星的搜索跟踪和定位速度等数据采集工作；2.导航软件地图功能将GPS模块得到位置信息，不停地刷新电子地图，从而使用户在地图上的位置不停地运动变化；3.导航软件路径引导计算功能，根据用户的需要，规划出一条到达目的地的行走路线，然后引导用户向目的地行走。4.GSM通信模块完成手机的通讯功能，并可根据手机功能对采集来的GPS数据进行处理并上传指定网站。

但是，现有的GPS导航装置，通过接收GPS信号实现GPS导航，但由于GPS信号因不同的区域而强弱有所不同，当在GPS信号弱的区域时，GPS导航装置容易导致导航不准确；或者在无GPS信号地区，即所谓的“盲区”时，如桥梁、隧道等地方，则无法进行GPS导航。

因此，本发明提供了一种基于智能终端的导航方法及导航系统，开启智能终端的导航装置，接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；根据当前导航数据，检测当前导航信号的强弱；当当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录智能终端移动的位置范围；同时，调用智能终端的传感器，采集惯性导航数据；对当前导航数据及惯性导航数据进行校正，生成导航信息；存储位置范围及导航信息，当处于导航状态的智能终端再次进入该位置范围时，使用导航信息进行导航。本发明的导航方法及导航系统，不仅实现了GPS信号弱区或盲区的惯性导航，而且在用户下次进入信号弱区或盲区时，调用之前存储过的导航信息实现连续、快速导航。

发明内容

为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种基于智能终端的导航方法及导航系统。

本发明的一方面，公开了一种基于智能终端的导航方法，包括以下步骤：

接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；

根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱；

当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录所述智能终端移动的位置范围；

当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，调用所述智能终端的传感器，采集所述智能终端的惯性导航数据；

对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息；

存储所述位置范围及所述导航信息，当处于导航状态的所述智能终端再次进入所述位置范围时，使用所述导航信息进行导航。

优选地，根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱的步骤包括：

于所述智能终端内，设定一第一载噪比阈值，一小于所述第一载噪比阈值的第二载噪比阈值；

根据所述当前导航数据，获取所述当前导航信号的当前载噪比；

比较所述当前导航信号的当前载噪比与所述第一载噪比阈值、第二载噪比阈值；

当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为强信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第二载噪比阈值且小于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为弱信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比小于所述第二载噪比阈值时，所述当前导航信号为盲区信号。

优选地，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息的步骤包括：

根据所述当前导航信号的强弱，确定所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重；

根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

优选地，根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息的步骤包括：

根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，利用卡尔曼滤波方法，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

优选地，当所述当前导航信号为强信号时，所述当前导航数据的权重为0.99，所述惯性导航数据的权重为0.01；

当所述当前导航信号为弱信号时，所述当前导航数据的权重及所述惯性导航数据的权重根据位置精度因子确定；

当所述当前导航信号为盲区信号时，所述当前导航数据的权重为0，所述惯性导航数据的权重为1。

本发明的另一方面，公开了一种基于智能终端的导航系统，所述导航系统包括：当前导航数据模块、信号强弱检测模块、位置范围记录模块、惯性导航数据模块、导航信息生成模块、导航信息存储模块；

所述当前导航数据模块，接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；

所述信号强弱检测模块，与所述当前导航数据模块通信连接，根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱；

所述位置范围记录模块，与所述信号强弱检测模块通信连接，当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录所述智能终端移动的位置范围；

所述惯性导航数据模块，与所述信号强弱检测模块通信连接，当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，调用所述智能终端的传感器，采集所述智能终端的惯性导航数据；

所述导航信息生成模块，与所述当前导航数据模块、惯性导航数据模块通信连接，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息；

所述导航信息存储模块，与所述位置范围记录模块、导航信息生成模块通信连接，存储所述位置范围及所述导航信息，当处于导航状态的所述智能终端再次进入所述位置范围时，使用所述导航信息进行导航。

优选地，所述信号强弱检测模块包括：设定单元、获取单元、比较单元、确认单元；

所述设定单元，于所述智能终端内，设定一第一载噪比阈值，一小于所述第一载噪比阈值的第二载噪比阈值；

所述获取单元，根据所述当前导航数据，获取所述当前导航信号的当前载噪比；

所述比较单元，与所述设定单元、获取单元通信连接，比较所述当前导航信号的当前载噪比与所述第一载噪比阈值、第二载噪比阈值；

所述确认单元，与所述比较单元通信连接，当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为强信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第二载噪比阈值且小于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为弱信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比小于所述第二载噪比阈值时，所述当前导航信号为盲区信号。

优选地，所述导航信息生成模块包括：权重确定单元、数据融合单元；

所述权重确定单元，根据所述当前导航信号的强弱，确定所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重；

所述数据融合单元，与所述权重确定单元通信连接，根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

优选地，所述数据融合单元，根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，利用卡尔曼滤波方法，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

优选地，当所述当前导航信号为强信号时，所述当前导航数据的权重为0.99，所述惯性导航数据的权重为0.01；

当所述当前导航信号为弱信号时，所述当前导航数据的权重及所述惯性导航数据的权重根据位置精度因子确定；

当所述当前导航信号为盲区信号时，所述当前导航数据的权重为0，所述惯性导航数据的权重为1。

采用了上述技术方案后，与现有技术相比，具有以下有益效果：

1.本发明的基于智能终端的导航方法及导航系统，开启智能终端的导航装置，接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；根据当前导航数据，检测当前导航信号的强弱；当当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录智能终端移动的位置范围；同时，调用智能终端的传感器，采集加速度、速度、航向等惯性导航数据；对当前导航数据及惯性导航数据进行校正，生成导航信息；存储位置范围及导航信息，当处于导航状态的智能终端再次进入该位置范围时，使用导航信息进行导航。本发明的导航方法及导航系统，不仅实现了GPS信号弱区或盲区的惯性导航，而且在用户下次进入信号弱区或盲区时，调用之前存储过的导航信息实现连续、快速导航。

附图说明

图1为符合本发明一优选实施例的导航方法的流程示意图；

图2为图1的导航方法的检测信号强弱步骤的流程示意图；

图3为图1的导航方法的生成导航信息步骤的流程示意图；

图4为符合本发明一优选实施例的导航系统的结构示意图。

附图标记：

100-导航系统；

11-当前导航数据模块；

12-信号强弱检测模块；

13-位置范围记录模块；

14-惯性导航数据模块；

15-导航信息生成模块；

16-导航信息存储模块。

具体实施方式

以下结合附图与具体实施例进一步阐述本发明的优点。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”、“该”等也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二等来描述载噪比阈值，但这些载噪比阈值不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的载噪比阈值彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一载噪比阈值也可以被称为第二载噪比阈值，类似地，第二载噪比阈值也可以被称为第一载噪比阈值。取决于语境，如在此所使用的词语“当”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、指示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“单元”可以混合地使用。

本发明的导航方法及导航系统，可以应用于智能终端，智能终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的智能终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、导航装置、智能手表等的智能终端，以及诸如数字TV、台式计算机等的固定终端。下面，假设终端是智能终端，并假设该智能终端为智能手机，对本发明进行说明。然而，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。为便于描述，本发明实施例均以智能手机为例进行说明，其它应用场景相互参照即可。

参考图1，本发明的基于智能终端的导航方法，包括以下步骤：

S100：接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；

S200：根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱；

S300：当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录所述智能终端移动的位置范围；

S400：当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，调用所述智能终端的传感器，采集所述智能终端的惯性导航数据；

S500：对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息；

S600：存储所述位置范围及所述导航信息，当处于导航状态的所述智能终端再次进入所述位置范围时，使用所述导航信息进行导航。

现有技术中，智能终端的导航装置一般通过定位装置、导航软件、通信装置相互分工，配合完成。

一、按照定位导航的策略来区分，智能终端定位导航技术可以分为基于智能终端的定位导航技术、基于网络的定位导航技术以及两者的混合定位导航技术：

1、基于智能终端的定位技术

基于智能终端的定位技术是指定位计算由智能终端自己完成，智能终端可以自行确定自己的当前位置，也称为智能终端的自定位，在蜂窝网络中又叫做前向链路定位。该技术便于保护智能终端用户的隐私(即用户当前的位置信息)不受侵犯，但是要求智能终端有较强的计算能力和持久的供电能力。

2、基于网络的定位技术

基于网络的定位技术主要由网络系统收集待定位智能终端的信息并计算智能终端的当前位置，在蜂窝网络中又叫做反向链路定位。该技术要求待定位智能终端发送或广播一些特定的信号；网络系统负责收集这些信号并担负起定位计算的任务。在实际应用中，通过一些策略控制也可以有效地保护用户的隐私。

二、从定位导航原理来看，可以分为三角测量定位技术、场景分析定位技术和邻近关系定位技术。智能终端定位技术的性能优劣往往由它所遵循的定位原理来决定。

1、三角测量定位技术

三角测量定位技术根据测量得出的数据，利用几何三角关系计算被测物体的位置。它是最主要和应用最为广泛的定位技术，包括距离测量定位技术和角度测量定位技术。

(1)距离测量定位技术

距离测量定位技术需要测量位置已知的参考点与被测物体之间的距离。测距方法有很多：

-能量衰减测量法。已知电磁波的发射强度，测量接收到的电磁波强度，以估计与电磁波发射端的距离。电磁波在空间传播时，能量的衰减是多种因素共同作用的结果，而不是只与传播距离有关，所以能量衰减测量法往往精度不高。基于该方法的定位技术GeoMode已成功服务于纽约和中国长沙等众多城市，它通过测量多个基站已经存在的RF信号电平，并分析手机信号和网络参数来确定客户端的准确位置。

-传播时间测量法。已知电磁波的传播速度，电磁波的传播距离与传播时间成正比。需要注意的问题有多径效应、时钟精度、时钟同步。应用此种方法的定位技术最为广泛，包括TOA、TDOA、EOTD、OTDOA、GPS。

-到达相位测量法。已知参考点与被测物体的大概距离，测量接收到的载波相位以实现更精确的距离测量。GPSRTK(global positioning system real-time kinematic)就是先通过传播时间测量法计算出参考点与被测物体的大概距离(即求解整周模糊度)；再通过到达相位测量法确定它们之间的精确距离，以实现厘米级的定位精度。

(2)角度测量定位技术

角度测量定位技术需要测量位置已知的参考点与被测物体之间的方位角。该技术需要使用方向性天线，如智能天线阵列。典型的有AOA定位技术。

2、场景分析定位技术

场景分析定位技术对定位的特定环境进行抽象和形式化，用一些具体的、量化的参数描述定位环境中的各个位置，并用一个数据库把这些信息集成在一起。观察者根据待定位物体所在位置的特征查询数据库，并根据特定的匹配规则确定物体的位置。这种定位技术的核心是位置特征数据库和匹配规则，它本质上是一种模式识别方法，如RFfingerprinting定位技术。

3、邻近关系定位技术

邻近关系定位技术根据待定位物体与一个或多个已知位置的邻近关系进行定位。这种定位技术通常需要标志系统的辅助，以惟一的标志来确定已知的各个位置。最常见的就是COO或称为cell ID定位技术。

综上，现有无线定位技术主要有以下几种：

1、基于电波传播时间(TOA)

若电波从移动台到基站的传播时间为t，电波传播速度为c，则移动台位于以基站位置为圆心，以c×t为半径的圆上。在多个基站上进行上述计算，则移动台的二维位置坐标可由三个圆的交点确定。基于TOA的无线定位，1μs的时间误差将导致300m左右的定位误差，因此要求基站有非常精确的时钟，收发信号的双方能够精确同步；

2、基于电波传播时间差(TDOA)

通过检测信号到达两个基站的时间差，而不是到达的绝对时间来确定移动台的位置，降低了时间同步要求。根据信号到达时间差，移动台位于以两个基站为焦点的双曲线上，要确定移动台的位置，至少需要三个基站，建立两个双曲线方程，两个双曲线的交点即为移动台的二维位置坐标；

3、基于电波入射角(AOA)

通过基站接收机天线阵列测出移动台发射电波的入射角，采用一定的算法确定由角度决定的方位线的交点，即为被测移动台的位置。该方法适合于视距传播的情况，设备复杂度较高；

4、单元标识(Containment)

通过蜂窝提供的信息，确定移动用户是否在该蜂窝覆盖范围内，该方法只能定位到一个蜂窝或者扇区的范围内，精度很低；

5、基于信号强度(RSS)

研究表明，无线信号传播存在以下规律：接收方测得的信号强度越强，发送方距离接收方往往越近，接收到的信号强度越弱，发送方距离往往越远。因此，通过测量接收到的信号强度可以推算出移动台到基站的距离。

-S100：接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；

开启智能终端的GPS定位装置，用于接收GPS当前导航信号，并对所述GPS当前导航信号进行解析处理，生成GPS当前导航数据。所述GPS当前导航数据是指对GPS当前导航信号进行处理生成的数据，可以是经度数据、纬度数据、速度数据、航向数据等。该GPS当前导航数据，可以通过智能终端内的专用导航软件处理，根据专用导航软件处理结果进行提示，实现GPS导航。

-S200：根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱；

参考图2，在一优选实施例中，S200：根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱的步骤包括：

S210：于所述智能终端内，设定一第一载噪比阈值，一小于所述第一载噪比阈值的第二载噪比阈值；

S220：根据所述当前导航数据，获取所述当前导航信号的当前载噪比；

S230：比较所述当前导航信号的当前载噪比与所述第一载噪比阈值、第二载噪比阈值；

S240：当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为强信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第二载噪比阈值且小于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为弱信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比小于所述第二载噪比阈值时，所述当前导航信号为盲区信号。

该实施例中，根据GPS当前导航信号解析处理生成的GPS当前导航数据，确定GPS当前导航信号的强弱。其中，所述GPS当前导航信号的强弱可以通过GPS当前导航信号的载噪比C/N确定。

载噪比(信噪比)是用来标示载波与载波噪音关系的标准测量尺度，通常记作CNR或者C/N(dB)。高的载噪比可以提供更好的网络接收率、更好的网络通信质量以及更好的网络可靠率。载噪比中，载波的功率用Pc表示，噪音的功率用Pn表示。那么载噪比的分贝单位公式表示为：C/N＝10lg(C/N)。载噪比用于卫星通讯系统中。最佳的天线排列可以得到最佳载噪比值。本发明中，取第一载噪比阈值为35，第二载噪比阈值为20，则若当前载噪比大于等于35，则GPS当前导航信号为强；若当前载噪比为大于等于20并小于35，则GPS当前导航信号为弱；若当前载噪比小于20，则GPS当前导航信号为盲区。

-S300：当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录所述智能终端移动的位置范围；

当检测到导航信号为弱信号或盲区信号时，记录智能终端的位置以及周围环境，对该信号弱区或盲区进行标记。

-S400：当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，调用所述智能终端的传感器，采集所述智能终端的惯性导航数据；

当检测到导航信号为弱信号或盲区信号时，采集惯性导航数据。所述惯性导航数据是指主要根据惯性数据实现导航的数据，可以包括速度数据、加速度数据等惯性数据，还可以包括分别用于确定航向和海拔高度信息的地球磁场数据和气压数据等。例如，可由速度传感器实时采集速度数据，由加速度传感器实时采集加速度数据，由地磁场采集单元实时采集地磁场数据，并对地磁场数据进行解析处理，生成航向数据，由气压采集单元，采集气压信息进行解析，生成海拔数据等。其中，加速度传感器可以是MMA7450L的加速度传感器，地磁场采集单元可以是AK8970S的电子指南针等。之后，对上述惯性数据进行处理，生成惯性导航数据，该惯性导航数据，可以通过智能终端内的专用导航软件处理，根据专用导航软件处理结果进行提示，实现惯性导航。

-S500：对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息；

参考图3，在一优选实施例中，S500：对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息的步骤包括：

S510：根据所述当前导航信号的强弱，确定所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重；

S520：根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

在一优选实施例中，S520：根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息的步骤包括：

根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，利用卡尔曼滤波方法，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

在一优选实施例中，当所述当前导航信号为强信号时，所述当前导航数据的权重为0.99，所述惯性导航数据的权重为0.01；

当所述当前导航信号为弱信号时，所述当前导航数据的权重及所述惯性导航数据的权重根据位置精度因子确定；

当所述当前导航信号为盲区信号时，所述当前导航数据的权重为0，所述惯性导航数据的权重为1。

根据所述GPS定位装置接收的GPS当前导航信号的强弱，实时对所述惯性导航数据和GPS当前导航数据进行校正，生成导航信息。所述校正是根据确定GPS当前导航精度的载噪比的范围确定GPS当前导航信号强弱，并根据所述GPS当前导航信号强弱确定惯性导航数据的权重和GPS当前导航数据的权重，再根据惯性导航数据的权重和GPS当前导航数据的权重对所述惯性导航数据和GPS当前导航数据进行数据融合处理。其中，所述惯性导航数据的权重和GPS当前导航数据的权重之和为1。所述GPS当前导航数据权重和惯性导航数据权重分别为GPS当前导航数据和惯性导航数据的分配系数。所述数据融合是指将GPS当前导航数据和惯性导航数据通过一定算法，按照惯性导航数据权重和GPS当前导航数据权重进行结合。具体地说，采用现有的方法，如卡尔曼滤波方法，对所述GPS当前导航数据和惯性导航数据对进行数据融合处理，生成导航信息。

当GPS当前导航信号强时，智能终端以GPS定位装置生成的GPS当前导航数据为主进行导航，惯性导航数据对该GPS当前导航数据进行校正。

当GPS当前导航信号弱时，智能终端对所述GPS定位装置解析生成的GPS当前导航数据和惯性导航数据进行处理，并根据用于确定GPS导航精度的位置精度因子确定惯性导航数据的权重和GPS当前导航数据的权重。

位置精度因子(Position Dilution of Precision，缩写为PDOP)又叫几何定位因子，是指用导航卫星系统确定用户所在位置的精确程度或误差，用位置的纬度、经度和高程误差平方和的根号值表示，它与卫星的几何分布有关。位置精度因子越小，定位精度越高，因而位置精度因子被看作是导航星座精度的最佳指示器。

其原理是，一个卫星导航接收机可以在同一时间得到许多颗卫星定位信息，但用于定位，只要四颗卫星信号就够了。一个好的接收机能从收到的多个卫星信号中，选择四颗间隔较大的卫星的信号进行计算，因为所选的两颗卫星距离很近时，这两颗卫星与接收机所形成的角度较小，信号在这个角度较小的地方会产生重叠，使信号模糊，卫星之间距离越近，此影响越大，定位的误差也越大。如果选取的卫星彼此相距一定距离，则信号相重叠区域较小，误差就小。好的定位一般要求位置精度因子不大于3，大于7则较差。

所述位置精度因子可以设为P，若所述位置精度因子小于等于2(P≤2)时，则GPS当前导航数据的权重为0.99，惯性导航数据的权重为0.01；若所述位置精度因子大于2并小于等于5(2＜P≤5)时，则GPS当前导航数据的权重为所述位置精度因子分之二(2/P)，惯性导航数据的权重为1减所述GPS导航权重(1-2/P)；若所述位置精度因子大于5并小于等于10(5＜P≤10)，则GPS当前导航数据的权重为所述位置精度因子分之一(1/P)，惯性导航数据的权重为1减所述GPS导航权重(1-1/P)；若所述位置精度因子大于10(P＞10)时，则GPS当前导航权重为所述位置精度因子两倍分之一(1/2P)，惯性导航数据的权重为1减GPS导航权重(1-1/2P)。

当GPS当前导航信号为盲区时，智能终端以惯性导航数据进行导航。如设GPS信号的载噪比小于20时，为GPS当前导航信号为信号盲区，可以设GPS当前导航数据的权重为0，惯性导航权重为1。

S600：存储所述位置范围及所述导航信息，当处于导航状态的所述智能终端再次进入所述位置范围时，使用所述导航信息进行导航。

通过接收GPS信号解析生成GPS导航数据，以及实时采集的惯性导航数据，根据GPS信号强弱对所述GPS导航数据和惯性导航数据进行校正，向用户作出导航提示，并记录GPS信号弱区或盲区的位置范围及导航路线，在下次进入该位置范围时，使用已存储的导航路线进行导航，提高导航准确的目的。

参考图4，本发明的基于智能终端的导航系统100，所述导航系统100包括：当前导航数据模块11、信号强弱检测模块12、位置范围记录模块13、惯性导航数据模块14、导航信息生成模块15、导航信息存储模块16；

所述当前导航数据模块11，接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；

所述信号强弱检测模块12，与所述当前导航数据模块11通信连接，根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱；

所述位置范围记录模块13，与所述信号强弱检测模块12通信连接，当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录所述智能终端移动的位置范围；

所述惯性导航数据模块14，与所述信号强弱检测模块12通信连接，当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，调用所述智能终端的传感器，采集所述智能终端的惯性导航数据；

所述导航信息生成模块15，与所述当前导航数据模块11、惯性导航数据模块14通信连接，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息；

所述导航信息存储模块16，与所述位置范围记录模块13、导航信息生成模块15通信连接，存储所述位置范围及所述导航信息，当处于导航状态的所述智能终端再次进入所述位置范围时，使用所述导航信息进行导航。

在一优选实施例中，所述信号强弱检测模块12包括：设定单元、获取单元、比较单元、确认单元；

所述设定单元，于所述智能终端内，设定一第一载噪比阈值，一小于所述第一载噪比阈值的第二载噪比阈值；

所述获取单元，根据所述当前导航数据，获取所述当前导航信号的当前载噪比；

所述比较单元，与所述设定单元、获取单元通信连接，比较所述当前导航信号的当前载噪比与所述第一载噪比阈值、第二载噪比阈值；

所述确认单元，与所述比较单元通信连接，当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为强信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第二载噪比阈值且小于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为弱信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比小于所述第二载噪比阈值时，所述当前导航信号为盲区信号。

在一优选实施例中，所述导航信息生成模块15包括：权重确定单元、数据融合单元；

所述权重确定单元，根据所述当前导航信号的强弱，确定所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重；

所述数据融合单元，与所述权重确定单元通信连接，根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

在一优选实施例中，所述数据融合单元，根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，利用卡尔曼滤波方法，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

在一优选实施例中，当所述当前导航信号为强信号时，所述当前导航数据的权重为0.99，所述惯性导航数据的权重为0.01；

当所述当前导航信号为弱信号时，所述当前导航数据的权重及所述惯性导航数据的权重根据位置精度因子确定；

当所述当前导航信号为盲区信号时，所述当前导航数据的权重为0，所述惯性导航数据的权重为1。

应当注意的是，本发明的实施例有较佳的实施性，且并非对本发明作任何形式的限制，任何熟悉该领域的技术人员可能利用上述揭示的技术内容变更或修饰为等同的有效实施例，但凡未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改或等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种基于智能终端的导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；

根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱；

当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录所述智能终端移动的位置范围；

当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，调用所述智能终端的传感器，采集所述智能终端的惯性导航数据；

对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息；

存储所述位置范围及所述导航信息，当处于导航状态的所述智能终端再次进入所述位置范围时，使用所述导航信息进行导航。

2.如权利要求1所述的导航方法，其特征在于，

根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱的步骤包括：

于所述智能终端内，设定一第一载噪比阈值，一小于所述第一载噪比阈值的第二载噪比阈值；

根据所述当前导航数据，获取所述当前导航信号的当前载噪比；

比较所述当前导航信号的当前载噪比与所述第一载噪比阈值、第二载噪比阈值；

当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为强信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第二载噪比阈值且小于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为弱信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比小于所述第二载噪比阈值时，所述当前导航信号为盲区信号。

3.如权利要求1所述的导航方法，其特征在于，

对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息的步骤包括：

根据所述当前导航信号的强弱，确定所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重；

根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

4.如权利要求3所述的导航方法，其特征在于，

根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息的步骤包括：

根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，利用卡尔曼滤波方法，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

5.如权利要求4所述的导航方法，其特征在于，

当所述当前导航信号为强信号时，所述当前导航数据的权重为0.99，所述惯性导航数据的权重为0.01；

当所述当前导航信号为弱信号时，所述当前导航数据的权重及所述惯性导航数据的权重根据位置精度因子确定；

当所述当前导航信号为盲区信号时，所述当前导航数据的权重为0，所述惯性导航数据的权重为1。

6.一种基于智能终端的导航系统，其特征在于，

所述导航系统包括：当前导航数据模块、信号强弱检测模块、位置范围记录模块、惯性导航数据模块、导航信息生成模块、导航信息存储模块；

所述当前导航数据模块，接收当前导航信号，解析生成当前导航数据；

所述信号强弱检测模块，与所述当前导航数据模块通信连接，根据所述当前导航数据，检测所述当前导航信号的强弱；

所述位置范围记录模块，与所述信号强弱检测模块通信连接，当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，记录所述智能终端移动的位置范围；

所述惯性导航数据模块，与所述信号强弱检测模块通信连接，当所述当前导航信号为弱信号或盲区信号时，调用所述智能终端的传感器，采集所述智能终端的惯性导航数据；

所述导航信息生成模块，与所述当前导航数据模块、惯性导航数据模块通信连接，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行校正，生成导航信息；

所述导航信息存储模块，与所述位置范围记录模块、导航信息生成模块通信连接，存储所述位置范围及所述导航信息，当处于导航状态的所述智能终端再次进入所述位置范围时，使用所述导航信息进行导航。

7.如权利要求6所述的导航系统，其特征在于，

所述信号强弱检测模块包括：设定单元、获取单元、比较单元、确认单元；

所述设定单元，于所述智能终端内，设定一第一载噪比阈值，一小于所述第一载噪比阈值的第二载噪比阈值；

所述获取单元，根据所述当前导航数据，获取所述当前导航信号的当前载噪比；

所述比较单元，与所述设定单元、获取单元通信连接，比较所述当前导航信号的当前载噪比与所述第一载噪比阈值、第二载噪比阈值；

所述确认单元，与所述比较单元通信连接，当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为强信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比大于等于所述第二载噪比阈值且小于所述第一载噪比阈值时，所述当前导航信号为弱信号；

当所述当前导航信号的当前载噪比小于所述第二载噪比阈值时，所述当前导航信号为盲区信号。

8.如权利要求6所述的导航系统，其特征在于，

所述导航信息生成模块包括：权重确定单元、数据融合单元；

所述权重确定单元，根据所述当前导航信号的强弱，确定所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重；

所述数据融合单元，与所述权重确定单元通信连接，根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

9.如权利要求8所述的导航系统，其特征在于，

所述数据融合单元，根据所述当前导航数据及所述惯性导航数据的权重，利用卡尔曼滤波方法，对所述当前导航数据及所述惯性导航数据进行数据融合，生成所述导航信息。

10.如权利要求9所述的导航系统，其特征在于，

当所述当前导航信号为强信号时，所述当前导航数据的权重为0.99，所述惯性导航数据的权重为0.01；

当所述当前导航信号为弱信号时，所述当前导航数据的权重及所述惯性导航数据的权重根据位置精度因子确定；

当所述当前导航信号为盲区信号时，所述当前导航数据的权重为0，所述惯性导航数据的权重为1。