基于動態窗口的PCA運動方向估計
基于位置信息的服務(location-based service,簡稱LBS)已經變得越來越重要,且目前大部分應用都采用基于衛星的全球定位系統.然而,在室內環境下,衛星信號會受到建筑物的遮擋導致大量位置盲區的出現,且目前衛星定位方法的精度暫時無法滿足室內定位的要求.另一方面,室內環境的復雜布局對定位方法也構成了各種挑戰,如多徑傳播、非視線條件、信號衰減、噪聲干擾等.因此,構建一個穩定的、高精度室內定位系統成為了近些年的研究熱點.
采用航位推算的室內定位方法通過位置迭代進行定位更新.該方法一般需要解決兩個問題:獲取運動距離和測量運動方向.運動距離一般使用步長與步數的乘積來表示.步長估計一般使用固定步長或通過經驗學習來獲取:計步算法主要可分為:峰值檢測、過零檢測、模板匹配等.由于人體運動步態存在較大差異,且同一個人在不同環境和條件下的步態特征也會發生變化,因此為了獲取理想的計步效果,一般通過經驗值來調整計步算法的參數.方向測量主要使用的是磁場傳感器和陀螺儀.通過磁場傳感器可以獲得目標運動的絕對方向,但磁場傳感器易受電磁干擾的影響,特別是在室內環境中存在大量軟磁體和硬磁體。通過陀螺儀積分可以檢測目標運動過程中方向的變化,且陀螺儀不受外界環境的影響.但使用陀螺儀僅能獲取目標運動的相對方向,需要借助磁場傳感器或其他方法進行方向的初始化.由于室內定位系統對方向誤差較為敏感,因此目前在進行方向測量時一般選用多種傳感器進行數據融合.而在實際應用中,手機指向和目標運動方向存在一定的偏離,即存在手機指向與目標運動方向不一致問題,因此在定位過程中一般需要固定手機姿態.
本文首先針對計步算法的閾值設定問題,提出了一種基于有限狀態機的閡值自學習算法.通過該算法可以在較短的時間內(10s)獲取一個較為準確的閡值,然后利用該閾值使用同樣的狀態機進行計步.在計步的同時,對連續的步態過程進行分割,并將分割結果作為動態窗口進行PCA分析,以獲取目標運動的方向.最后,利用PCA分析結果和運動步態模型中加速度的變化規律來處理180°模糊問題,并對處理后的結果作進一步分析,提高了算法的精度和穩定性.
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