CN108225324B - 一种基于智能终端的地磁匹配与pdr融合的室内定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，用户仅使用智能终端就能定位，利用智能终端低廉的传感器设备进行采集数据，不需要额外布设设备和定位设备，价格低廉，定位方式简单。采用行人航位推算与地磁匹配定位融合，弥补了行人航位推算的累积误差与地磁匹配时间过长的缺点，同时提高了单一定位方式的精度和效率。

Description

一种基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法

技术领域

本发明涉及室内定位领域，具体涉及一种利用智能终端(手机、平板)获取自带的多种传感器数据对用户进行室内融合定位的方法。

背景技术

全球导航定位系统(GNSS)可以提供高精度的室外位置服务，在社会发展起到了重要的作用，但是由于卫星信号容易受到建筑物的遮挡，难以在室内环境下利用北斗、GPS技术进行定位。室内定位技术无疑是解决位置服务(LBS)的“最后一米”难题的关键。

随着半导体技术及其微芯片技术的不断发展，智能终端设备上集成越来越多的传感器设备，主要包括加速度传感器、磁力传感器、陀螺仪、无线网卡等，这些传感器逐渐应用于室内定位技术中，常见的室内定位主要包括蓝牙、Wifi定位和Zigbee。但这些定位技术都需要在建筑物内部布设外部设备如Wifi的AP点、iBeacon等外部设备，增加了室内定位设备的成本，限制了这些定位技术的推广；同时，由于在室内的无线信号容易受到建筑物内部结构的干扰，使得这些定位性能的技术大幅度下降。行人航位推算技术(PDR)和地磁匹配定位技术都具有无需布设外部设备，仅仅依靠智能终端进行定位，节约资源。行人航位推算在短距离的精度比较高，但是在长距离定位会存在累积误差，影响定位精度。不少国内外的学者研究行人航位推算大都是采用特制的穿戴式设备，即使有人利用智能手机定位也是将手机与行人保持固定的姿势，不符合行人日常生活中使用手机的习惯。

地磁场是地球本身具有的属性，在任何位置均有地磁信息，是一个矢量场，具有全天候、全地域的特点。地磁场值与地理坐标存在着对应关系，这就使得地磁匹配定位技术成为可能。在室外环境下地磁场的大小存在着比较微小的差异，由于建筑物混凝土结构的影响，会对地磁场强产生影响，使得室内环境下的磁场强度会有明显的差异，且室内磁场比较稳定，适合于低精度的磁场传感器。现有的磁场匹配定位技术中主要采用的基于总磁场强度作为匹配量，没考虑到磁场分量的作为匹配量。地磁匹配定位技术具有不存在误差累积，但是会存在磁场磁值近似的点，影响匹配的精度。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，采用地磁匹配与行人航位推算融合的定位技术，减少了匹配的时间，同时纠正了航位推算的位置误差累积，解决在室内环境下利用智能终端对行人位置的确定。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，包括如下步骤：

步骤一、建立地磁指纹库

S1.1校准智能终端中的磁力传感器、加速度传感器和陀螺仪；并且采用十二位置法校准智能终端的电子罗盘，求解出电子罗盘的标定因数和零度误差，对智能终端的三轴的地磁值进行改正；

S1.2使用智能终端的磁力传感器和加速度传感器在每个网格点按照一定的频率采集地磁场的强度和姿态角，利用坐标转换将机身坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值转换到地理坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值

S1.3根据建筑物的室内平面图，将待测区域内部按照设定的边长划分为若干个网格，计算出每个网格的地磁的模值，并且采集每个网格在设定时长内的地理坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值并计算出对应的地磁的模值，然后算出每个网格点在所述设定时长内采集得到的所有X轴、Y轴、Z轴的地磁值的均值以及所有对应的地磁的模值的均值；建立地磁指纹库，所述地磁指纹库中的数据包含每个网格点的X轴、Y轴、Z轴的地磁值的均值、地磁的模值的均值以及该网格的位置坐标；

步骤二、在线定位

S2.1利用地磁匹配定位获取起始点的位置坐标；

S2.2获取智能终端的偏航角Ψ_m；

S2.3求解出智能终端与行人运动方向的夹角Ψ_α，并利用步骤S2.2中获取的智能终端的偏航角Ψ_m，求解出最终用于行人航位推算的航向角Ψ_n＝Ψ_m-Ψ_α；

S2.4根据行人的加速度和角速度利用改进的自相关计步算法得到行人的计步：

2.4.1)对行人的加速度和角速度数据进行一阶低通滤波和二次平滑处理；

2.4.2)对行人的运动特征提取分析，求出加速度序列的标准差和自相关系数；

2.4.3)设置加速度、角速度标准差的阈值，根据阈值的大小判断行人运动或是静止；

2.4.4)遍历搜寻波峰，动态设置阈值，通过阈值的大小和相邻波峰的时间差判断计算步数；

2.4.5)采用步频步长模型进行步长计算，其具体的计算公式为：

S_k＝A+B*a_max+C*f+D*h；

其中，A、B、C、D为步长线性回归参数，S_k为第k步的步长值，a_max为第k步内加速度的最大值，f为步频、h为行人身高；

S2.5一旦确定行人前进一步后，根据步骤S2.3得到的航向角和步骤2.4.5)计算得到的步长值预估行人的位置，同时，采用平均绝对值算法，地磁的模值和Y轴的地磁值作为匹配量，以预估位置为圆心，3倍网格的长度为半径，对五个连续的地磁模值进行匹配，取两个最相近的地磁模值的位置加权计算作为最终的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)。

需要说明的是，步骤S1.1的具体方法为：

1.1.1)打开智能终端的开发者模式对磁力传感器、加速度传感器和陀螺仪进行初始化校准；

1.1.2)采用十二位置法校准智能终端的电子罗盘，求解出电子罗盘的标定因数和零度误差，具体的计算公式如下所示：

式中的M_x、M_y、M_z为未经改正的地磁值的测量值，

为改正后的地磁值，k_x、k_x、k_z是标度因数，b_x、b_y、b_z为零度误差，e_xy、e_xz、e_yx、e_yz、e_zx、e_yz为磁力传感器与安装基准的误差角。

需要说明的是，步骤S1.2的具体步骤为：

根据加速度传感器和磁力传感器获取的数值计算出航向角Ψ、横滚角

俯仰角θ，通过以下公式将机身坐标系下的地磁值通过姿态转换变为地理坐标系下的地磁值：

以上式子中

分别为机身坐标系下改正后的X轴、Y轴、Z轴的地磁值，

分别为地理坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值。

需要说明的是，步骤S1.3具体为：

1.3.1)采集每个网格点在设定时长内的地理坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值并通过如下公式计算出对应的地磁的模值：

‖M_i‖表示第i个网格点的模值，

表示第i个网格点的X轴、Y轴、Z轴的地磁值；

1.3.2)计算出每个网格采集得到的X轴、Y轴、Z轴的地磁值的均值

以及所有模值的均值

1.3.3)地磁指纹库的存储的格式为(

X_i，Y_i，Z_i)，由此建立起地磁值与坐标位置相对应的地磁指纹库；(X_i，Y_i，Z_i)为第i个网格点的位置坐标，

为第i个网格点的地理坐标系下X轴、Y轴和Z轴的地磁值的均值，

表示所有模值的均值。

进一步需要说明的是，步骤S1.3中，每个网格的边长为1m；所述设定时长为30秒。

需要说明的是，步骤S2.1具体为：

在定位的起始位置，对步骤S1.3中得到的地磁指纹库的数据采用K最邻近算法进行聚类，然后分别将地磁的模值、Y轴、X轴的地磁值作为匹配量，利用平均绝对值法进行匹配，设三次匹配的阈值为1.5、0.7、0.7，从匹配的结果中取平均值为起始位置坐标。

需要说明的是，步骤S2.2具体为：

使用智能终端按照50Hz的采样频率获取线性加速度、旋转角速度和磁场矢量，利用电子罗盘获取智能终端起始的偏航角，将陀螺仪采集的旋转角速度利用四元数法求解出智能终端起始的偏航角；采用互补滤波器算法根据权重不同对电子罗盘获取的偏航角与四元数法获取的偏航角进行融合求解出最优偏航角Ψ_m。

需要说明的是，步骤S2.3中，求解出智能终端与行人运动方向的夹角Ψ_α的过程具体如下：

获取行人运动的三轴加速度，根据融合算法获取横滚角

和俯仰角θ，并求解出智能终端处于水平状态下的行人运动的三轴加速度a_x、a_y、a_z，其具体的公式为：

分别为加速度传感器的读数，a_x、a_y、a_z分别为智能终端处于水平状态下的行人的三轴加速度；对行人前进一步过程中x轴和y轴的加速度进行积分获取到智能终端处于水平状态下的速度V_x、V_y；根据公式

求解出智能终端与行人运动方向的夹角Ψ_α。

需要说明的是，步骤2.4.3)中，设置加速度、角速度标准差的阈值分别为1和0.1。

需要说明的是，步骤S2.5的所述取两个最相近的地磁模值的位置加权计算作为最终的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)中，加权计算采用的权值根据所述两个最相近的地磁模值分别与PDR预估位置的地磁模值根据如下公式计算得到的：

m_i＝|M_i|-|M₀|

|M_i|为地磁匹配结果的地磁模值，|M₀|为PDR预估位置的地磁模值，m_i为匹配值与PDR预估位置的地磁模值的差值，P_i为加权计算中相应的地磁模值的位置的权值。

本发明的有益效果在于：

本发明的定位方法能够使用户仅使用智能终端就能定位，利用智能终端低廉的传感器设备进行采集数据，不需要额外布设设备和定位设备，价格低廉，定位方式简单。采用行人航位推算与地磁匹配定位融合，弥补了行人航位推算的累积误差与地磁匹配时间过长的缺点，同时提高了单一定位方式的精度和效率。

本发明的创新点主要包括：

1、提出了一种基于智能终端的地磁处理方法，提高了离线地磁指纹库的精度；

2、提出了一种基于行人的运动角速度和加速度的计步方法，可以解决行人在摆臂状态下的准确计步；

3、提出了一种基于智能终端直接输出的姿态角和加速度与磁力值求解的姿态角融合处理的方法，解决了终端输出的姿态角都满足0°到360°范围的变化，经过坐标转换，解决了不同姿态下三轴磁力传感器数据变化的问题，实现了在同一地点智能终端在任何姿态下的磁力传感器输出的三轴地磁数据都是不变的。

附图说明

图1为本发明实施例的基本流程示意图；

图2为本发明实施例的离线建立地磁数据库步骤的流程示意图；

图3为本发明实施例的机身坐标系的示意图；

图4为本发明实施例的地理坐标系示意图；

图5为本发明实施例的在线定位流程示意图；

图6为本发明实施例的改进自相关计步算法的流程示意图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明作进一步的描述，需要说明的是，以下实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。

如图1所示，本发明主要包括两个主要步骤：离线阶段的地磁指纹库的建立以及在线阶段的融合定位。实现高精度的无源室内定位必须综合地磁匹配定位与行人航位推算定位技术的优点。采集阶段和定位阶段均不需要借助外部设施和高精度设备，仅在人们所用的智能终端，低廉的定位成本将会推动室内定位快速发展。

如图2所示，所述离线阶段的地磁指纹库建立具体过程为：

实现地磁匹配定位的原理就是根据唯一位置对应唯一地磁值，因此，必须采集室内空间中的地磁值大小，确定磁场值与室内空间位置的对应关系，完成地磁指纹库的建立。

以智能手机为例，本实施例中使用的是android系统的智能手机。

虽然智能手机具备多种传感器，但是其精度比较低，为了提高定位的精度，需要对加速度传感器、磁力传感器和陀螺仪等传感器进行校准。

打开手机的开发者模式对加速度传感器、磁力传感器和陀螺仪进行初始化校准。

采用十二位置校正方法进行求解电子罗盘的零度误差b和标度因数k，具体的计算公式如下所示：

式中的M_x、M_y、M_z为未经改正的地磁值的测量值，

为改正后的地磁值，k_x、k_y、k_z是标度因数，b_x、b_y、b_z为零度误差，e_xy、e_xz、e_yx、e_yz、e_zx、e_yz为磁力传感器与安装基准的误差角。

十二位置法主要指的是将智能终端放置在于地理坐标系中的不同的位置上进行测量地磁值，确定标度系数和零偏误差。具体的放置为下表1所示

表1十二位置校正法

因为地磁方向是从南到北，在同一地点不同姿态下磁力传感器的三轴读数会产生变化，所以需要对地磁信号进行坐标转换，实现在同一位置，无论手机处于什么姿态下磁力传感器的三轴读数都不会变化或在一个非常小的范围内浮动。为此需要了解机身坐标系和地理坐标系的区别和联系。

机身坐标系：是指手机本身的坐标系统，当手机屏幕向上时，X轴水平指向右侧，Y轴水平指向手机头部，Z轴垂直于手机屏幕向上，具体如图3所示。

地理坐标系：也成为导航坐标系，X轴水平指向正东方向，Y轴水平指向正北方向，Z轴按照右手坐标系可知垂直向上，如图4所示。

根据安卓API开发文档，使用SensorManager中的register方法可以调用手机中的加速度传感器、磁力传感器、方向传感器。为了建立高精度的地磁指纹库，设置磁力传感器和加速度传感器的采样频率为50Hz。此时获取的是地磁数据是机身坐标系下的数据，会因为手机姿态的改变产生较大的改变，所以需要进行坐标转换。

因为只有当手机的横滚角为零度时，通过方向传感器获取的姿态才比较准确，因此需要采用getRotationMatrix()和getOrientation()结合来计算方向值，求解手机的姿态角。用此种方法得到的俯仰角的取值范围是-90°-90°，而由方向传感器获取的俯仰角是-180°-180°，满足圆周定理。因此需要利用方向传感器作为限定值，将俯仰角沿着X轴的正向看就变为-90°-270°，能够完成姿态转换。

根据加速度传感器和磁力传感器获取的数值计算出的姿态角分别为航向角(Ψ)、俯仰角(θ)、横滚角

将机身坐标系下的地磁值通过姿态转换变为地理坐标系下的地磁值的过程为公式：

以上式子中

分别为机身坐标系下改正后的X轴、Y轴、Z轴的地磁值，

分别为地理坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值。

将处理后的数据算出每个网格点地磁的模值，第i个网格模值‖M_i‖的计算过程为：

计算出每个网格点在采集30秒内的地磁的平均值，网格的边长为1m。地磁指纹库存储的格式(

X_i，Y_i，Z_i)。即可以建立成地磁值与坐标位置相对应的地磁指纹库。(X_i，Y_i，Z_i)为每个网格点的位置坐标，

为每个网格点的转换后地理坐标系下的地磁场强度和磁场模值的平均值。

如图5所示，在线阶段的地磁匹配与行人航位推算融合定位的具体流程如下：

首先，利用地磁匹配定位获取起始点的位置坐标。利用手机获取改正后的地理坐标系下的地磁值。由于地磁矢量方向从南到北，转换后的地理坐标系下的坐标几乎为0，所以X轴的大小可以忽略不计。在定位的起始位置，对地磁指纹库的数据采用K最邻近算法(KNN)进行聚类；然后分别将地磁的模值、Y轴、X轴的地磁值作为匹配量，利用平均绝对值法(MAD)进行匹配，设三次匹配的阈值为1.5、0.7、0.7，则从匹配的结果中取平均值为起始位置坐标。

然后，获取手机的偏航角。使用安卓手机按照50Hz的获取线性加速度、旋转角速度和磁场矢量，利用电子罗盘获取起始的偏航角，将陀螺仪采集的旋转角速度利用四元数法求解出手机的偏航角；利用加速度传感器和磁力传感器获取的速度按照安卓API中的getRotationMatrix()和getOrientation()方法求解出手机姿态角。电子罗盘获取的偏航角是绝度偏航角，没有累积误差且不会受到用户运动的影响，但是会受到室内磁场变化的干扰；陀螺仪在用户非剧烈运动下的测量结果比较准确且两步之间的相对变化不会受到累积误差的影响，但是会存在累积误差。因此，采用互补滤波器算法根据权重的不同对电子罗盘获取的偏航角与四元数法获取的偏航角进行融合，求解出最优偏航角Ψ_m。

权重的计算如下：

设由电子罗盘求出偏航角为Ψ_m1,权重为k₁；四元数法获取的偏航角为Ψ_m2，权重为k₂。最优偏航角的估计：

Ψ_m＝k₁*Ψ_m1+k₂*Ψ_m2

且k1+k2＝1。根据偏航角估计值的方差，求出最优权值估计

k₁＝1-k₂

分别为电子罗盘获取的偏航角的方差和与四元数法获取的偏航角的方差。

其次，求解出智能终端与行人运动方向的夹角Ψ_α的过程具体如下：

获取行人运动的三轴加速度，根据融合算法获取横滚角

和俯仰角θ，并求解出智能终端处于水平状态下的行人运动的三轴加速度a_x、a_y、a_z，其具体的公式为：

分别为加速度传感器的读数，a_x、a_y、a_z分别为智能终端处于水平状态下的行人的三轴加速度；对行人前进一步过程中x轴和y轴的加速度进行积分获取到智能终端处于水平状态下的速度V_x、V_y；根据公式

求解出智能终端与行人运动方向的夹角Ψ_α。

根据Ψ_m和Ψ_α求解出最终用于行人航位推算的航向角Ψ_n＝Ψ_m-Ψ_α。

求出行人的步频和步长。如图6所示，根据行人的加速度和角速度利用改进的自相关计步算法得到行人的计步，具体的过程是：对行人的加速度和角速度数据进行一阶低通滤波和二次平滑处理；对行人的运动特征提取分析，求出加速度序列的标准差和自相关系数；设置加速度、角速度标准差的阈值分别为1和0.1，根据阈值的大小判断行人运动或是静止；遍历搜寻波峰，动态设置阈值，通过阈值的大小和相邻波峰的时间差判断计算步数。采用步频步长模型进行步长计算，其具体的计算公式为：

S_k＝A+B*a_max+C*f+D*h；

式中的A、B、C、D为步长线性回归参数，S_k为第k步的步长值，a_max为第K步内加速度的最大值，f为步频、h为行人身高。

行人航位推算与地磁融合算法。一旦确定行人前进一步后，根据航向角和步长值预估行人的位置，同时，采用平均绝对值算法，地磁的模值和Y轴的地磁值作为匹配量，以预估位置为圆心，3倍网格的长度为半径，对五个连续的地磁模值进行匹配，取两个最相近的地磁模值的位置加权计算作为最终的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)。

加权计算采用的权值根据所述两个最相近的地磁模值分别与PDR预估位置的地磁模值根据如下公式计算得到的：

m_i＝|M_i|-|M₀|

|M_i|为地磁匹配结果的地磁模值，|M₀|为PDR预估位置的地磁模值，m_i为匹配值与PDR预估位置的地磁模值的差值，P_i为加权计算中相应的地磁模值的位置的权值。

对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，给出各种相应的改变和变形，而所有的这些改变和变形，都应该包括在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、建立地磁指纹库

S1.1校准智能终端中的磁力传感器、加速度传感器和陀螺仪；并且采用十二位置法校准智能终端的电子罗盘，求解出电子罗盘的标定因数和零度误差，对智能终端的三轴的地磁值进行改正；

S1.2使用智能终端的磁力传感器和加速度传感器在每个网格点按照一定的频率采集地磁场的强度和姿态角，利用坐标转换将机身坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值转换到地理坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值

S1.3根据建筑物的室内平面图，将待测区域内部按照设定的边长划分为若干个网格，计算出每个网格的地磁的模值，并且采集每个网格在设定时长内的地理坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值并计算出对应的地磁的模值，然后算出每个网格点在所述设定时长内采集得到的所有X轴、Y轴、Z轴的地磁值的均值以及所有对应的地磁的模值的均值；建立地磁指纹库，所述地磁指纹库中的数据包含每个网格点的X轴、Y轴、Z轴的地磁值的均值、地磁的模值的均值以及该网格的位置坐标；

步骤二、在线定位

S2.1利用地磁匹配定位获取起始点的位置坐标；

S2.2获取智能终端的偏航角Ψ_m：

使用智能终端按照50Hz的采样频率获取线性加速度、旋转角速度和磁场矢量，利用电子罗盘获取智能终端起始的偏航角，将陀螺仪采集的旋转角速度利用四元数法求解出智能终端起始的偏航角；采用互补滤波器算法根据权重不同对电子罗盘获取的偏航角与四元数法获取的偏航角进行融合求解出最优偏航角Ψ_m；

S2.3求解出智能终端与行人运动方向的夹角Ψ_α，并利用步骤S2.2中获取的智能终端的偏航角Ψ_m，求解出最终用于行人航位推算的航向角Ψ_n＝Ψ_m-Ψ_α；

求解出智能终端与行人运动方向的夹角Ψ_α的过程具体如下：

获取行人运动的三轴加速度，根据融合算法获取横滚角

和俯仰角θ，并求解出智能终端处于水平状态下的行人运动的三轴加速度a_x、a_y、a_z，其具体的公式为：

分别为加速度传感器的读数，a_x、a_y、a_z分别为智能终端处于水平状态下的行人的三轴加速度；对行人前进一步过程中x轴和y轴的加速度进行积分获取到智能终端处于水平状态下的速度V_x、V_y；根据公式

求解出智能终端与行人运动方向的夹角Ψ_α；

S2.4根据行人的加速度和角速度利用改进的自相关计步算法得到行人的计步：

2.4.1)对行人的加速度和角速度数据进行一阶低通滤波和二次平滑处理；

2.4.2)对行人的运动特征提取分析，求出加速度序列的标准差和自相关系数；

2.4.3)设置加速度、角速度标准差的阈值，根据阈值的大小判断行人运动或是静止；

2.4.4)遍历搜寻波峰，动态设置阈值，通过阈值的大小和相邻波峰的时间差判断计算步数；

2.4.5)采用步频步长模型进行步长计算，其具体的计算公式为：

S_k＝A+B*a_max+C*f+D*h；

其中，A、B、C、D为步长线性回归参数，S_k为第k步的步长值，a_max为第k步内加速度的最大值，f为步频、h为行人身高；

S2.5一旦确定行人前进一步后，根据步骤S2.3得到的航向角和步骤2.4.5)计算得到的步长值预估行人的位置，同时，采用平均绝对值算法，地磁的模值和Y轴的地磁值作为匹配量，以预估位置为圆心，3倍网格的长度为半径，对五个连续的地磁模值进行匹配，取两个最相近的地磁模值的位置加权计算作为最终的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)。

2.根据权利要求1所述的基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，其特征在于，步骤S1.1的具体方法为：

1.1.1)打开智能终端的开发者模式对磁力传感器、加速度传感器和陀螺仪进行初始化校准；

1.1.2)采用十二位置法校准智能终端的电子罗盘，求解出电子罗盘的标定因数和零度误差，具体的计算公式如下所示：

式中的M_x、M_y、M_z为未经改正的地磁值的测量值，

为改正后的地磁值，k_x、k_y、k_z是标度因数，b_x、b_y、b_z为零度误差，e_xy、e_xz、e_yx、e_yz、e_zx、e_yz为磁力传感器与安装基准的误差角。

3.根据权利要求1所述的智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，其特征在于，步骤S1.2的具体步骤为：

根据加速度传感器和磁力传感器获取的数值计算出航向角Ψ、横滚角

俯仰角θ，通过以下公式将机身坐标系下的地磁值通过姿态转换变为地理坐标系下的地磁值：

以上式子中

分别为机身坐标系下改正后的X轴、Y轴、Z轴的地磁值，

分别为地理坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值。

4.根据权利要求1所述的基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，其特征在于，步骤S1.3具体为：

1.3.1)采集每个网格点在设定时长内的地理坐标系下X轴、Y轴、Z轴的地磁值并通过如下公式计算出对应的地磁的模值：

||M_i||表示第i个网格点的模值，

表示第i个网格点的X轴、Y轴、Z轴的地磁值；

1.3.2)计算出每个网格采集得到的X轴、Y轴、Z轴的地磁值的均值

以及所有模值的均值

1.3.3)地磁指纹库的存储的格式为(

X_i″，Y_i″，Z_i″)，由此建立起地磁值与坐标位置相对应的地磁指纹库；(X_i″，Y_i″，Z_i″)为第i个网格点的位置坐标，

为第i个网格点的地理坐标系下X轴、Y轴和Z轴的地磁值的均值，

表示所有模值的均值。

5.根据权利要求1或4所述的基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，其特征在于，步骤S1.3中，每个网格的边长为1m；所述设定时长为30秒。

6.根据权利要求1所述的基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，其特征在于，步骤S2.1具体为：

在定位的起始位置，对步骤S1.3中得到的地磁指纹库的数据采用K最邻近算法进行聚类，然后分别将地磁的模值、Y轴、X轴的地磁值作为匹配量，利用平均绝对值法进行匹配，设三次匹配的阈值为1.5、0.7、0.7，从匹配的结果中取平均值为起始位置坐标。

7.根据权利要求1所述的基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，其特征在于，步骤2.4.3)中，设置加速度、角速度标准差的阈值分别为1和0.1。

8.根据权利要求1所述的基于智能终端的地磁匹配与PDR融合的室内定位方法，其特征在于，步骤S2.5的所述取两个最相近的地磁模值的位置加权计算作为最终的位置坐标(X_i，Y_i，Z_i)中，加权计算采用的权值根据所述两个最相近的地磁模值分别与PDR预估位置的地磁模值根据如下公式计算得到的：

m_i＝|M_i|-|M₀|

|M_i|为地磁匹配结果的地磁模值，|M₀|为PDR预估位置的地磁模值，m_i为匹配值与PDR预估位置的地磁模值的差值，P_i为加权计算中相应的地磁模值的位置的权值。

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