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      基于射頻音頻信號的智能手機(jī)多源混合定位方法研究

      2022-02-02 20:53:44郭光毅
      測繪學(xué)報 2022年3期
      關(guān)鍵詞:走廊音頻射頻

      郭光毅

      武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430079

      隨著無線通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展,智能手機(jī)作為一種高度普及的移動計算平臺為人們提供了無可替代的便捷。高精度高可用的室內(nèi)定位技術(shù)作為室內(nèi)位置服務(wù)的基石,是打通室內(nèi)外無縫位置服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。論文在不改變、不增加智能手機(jī)硬件的前提下,圍繞對音頻定位、射頻定位(Wi-Fi、BLE)、PDR定位算法的優(yōu)化展開,提高單一的定位技術(shù)的精度和穩(wěn)定性;搭建一個可接入多源異構(gòu)量測的自適應(yīng)的緊組合多源信號融合平臺,主要研究內(nèi)容如下:

      (1)提出了一種基于多傳感器的智能手機(jī)握持姿勢識別方法,基于101位測試人員的樣本數(shù)據(jù),提取多源傳感器數(shù)據(jù)中隱含的運(yùn)動模式以及環(huán)境信息特征,結(jié)合模式識別算法顯著提高了識別精度。此基礎(chǔ)上,提出了一種顧及握持姿勢的自適應(yīng)腳步檢測算法,優(yōu)化了PDR算法中腳步檢測的適應(yīng)性,在不同握持姿勢下平均精度可達(dá)到99.68%。在步速估計方面,提出了一種顧及實(shí)時握持姿勢的行人速度估計算法,在不同握持姿勢的平均絕對速度誤差為0.061 m/s,改善了行人速度檢測的精度及普適性。

      (2)提出了一種基于Wi-Fi RTT-RSS混合的距離估計算法,基于時鐘模型給出了RTT時間測量誤差分布,提出了由網(wǎng)卡硬件和固件造成MAC處理延遲的校準(zhǔn)方案,提高了基于RTT距離估計的精度。提出的混合距離估計的策略,提升了FTM協(xié)議響應(yīng)處理并發(fā)請求的能力,優(yōu)化了距離估計的穩(wěn)健性和可用性。

      (3)提出了一種基于射頻信號虛擬觀測的建筑物朝向約束定位方法,充分利用走廊朝向和無線射頻信標(biāo)設(shè)備布設(shè)位置的先驗(yàn)知識構(gòu)建虛擬基站,將走廊雙向通行且兩側(cè)不可達(dá)這一非線性特征轉(zhuǎn)化到虛擬基站觀測,在觀測量層面對定位結(jié)果進(jìn)行了約束,強(qiáng)化了走廊定位時的方向信息;同時也彌補(bǔ)了走廊環(huán)境線性布設(shè)的缺點(diǎn),優(yōu)化了走廊環(huán)境觀測量的幾何分布。有效地提高了走廊環(huán)境下定位精度,減少了“穿墻”的現(xiàn)象,提升了定位體驗(yàn)。

      (4)提出了一種基于時頻分析和優(yōu)化互相關(guān)方法的實(shí)時到達(dá)時間檢測算法,將時頻分析技術(shù)用于音頻信號到達(dá)時間檢測,有效地提高了室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下TOA估計算法的穩(wěn)健性;利用PDR和音頻信號的互補(bǔ)性,實(shí)現(xiàn)了音頻信號與PDR的緊組合定位方案;給出了基于預(yù)測狀態(tài)的多普勒補(bǔ)償改正和異步到達(dá)時間補(bǔ)償?shù)姆椒?。改正了TOA估計中,由行人動態(tài)移動引入的多普勒時間偏差,補(bǔ)償了TDOA解算中,由TDMA音頻播發(fā)架構(gòu)及行人動態(tài)移動引入的位置誤差。進(jìn)一步提升了系統(tǒng)的定位精度及穩(wěn)定性。

      (5)在不改變、增加智能手機(jī)硬件的前提下,利用智能手機(jī)搭載的聲、電、運(yùn)動傳感器,搭建了一個可接入多源異構(gòu)量測的自適應(yīng)的緊組合多源信號融合架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了音頻信號、Wi-Fi、BLE、PDR的多源組合定位算法。其基本思想是:分別對接入的相對、絕對定位源進(jìn)行了針對性的優(yōu)化,提高單一的技術(shù)的精度和穩(wěn)定性,合理利用相互獨(dú)立觀測之間的冗余度,充分發(fā)揮各種定位源的互補(bǔ)性;基于室內(nèi)定位源的先驗(yàn)信息,實(shí)時評估當(dāng)前觀測的質(zhì)量,以此來構(gòu)建抗差自適應(yīng)濾波算法,從觀測層面和整體系統(tǒng)層面提高定位精度和抗差能力。在粗差攻擊測試和終端性能差異測試中,本方法表現(xiàn)保持了良好的精度、可用度和抗差能力。

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