【摘 要】
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现代科技的飞速发展大大优化了人们的生活方式,基于智能手机的位置服务（Location Based Service,LBS）给人们带来极大便利,对室内高精度定位需求日渐强烈。由于室内环境存在诸如人员移动频繁、非视距场景复杂、信号遮挡严重等特点,催生了诸多室内定位技术。其中,行人航位推算技术（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）无需额外配备设备,只需给定初始位置,仅依靠智能手机
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划“室内混合智能定位与室内 GIS技术”,其所属课题二“室内混合智能定位技术”（2016YFB0502102）；
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现代科技的飞速发展大大优化了人们的生活方式,基于智能手机的位置服务（Location Based Service,LBS）给人们带来极大便利,对室内高精度定位需求日渐强烈。由于室内环境存在诸如人员移动频繁、非视距场景复杂、信号遮挡严重等特点,催生了诸多室内定位技术。其中,行人航位推算技术（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）无需额外配备设备,只需给定初始位置,仅依靠智能手机搭载的传感器数据,就可以对行人的步长、步态和航向角进行估计,进而完成定位任务。该方法的局限在于定位精度受传感器的精度和误差累计的影响,PDR在长距离的定位效果并不理想。而超宽带室内定位技术有着诸如数据传输速率快、发射功率低、设备功耗低等优势。因此,本文结合国家重点研发计划“室内混合智能定位技术”课题（2016YFB0502102）,开展了基于PDR和UWB的室内融合定位实验研究。本文的主要工作如下:（1）研究了基于智能手机的PDR技术。针对PDR的每个环节:步态识别、步长估计和航向估计,分析研究了各类定位算法的优劣。在步态识别环节,采用波峰探测和基于有限状态机识别方法,并在此基础上对两种模型进行了一定改进;在步长估计环节,研究了常数模型、Weinberg模型和Kim模型;在航向估计环节,分析了欧拉角法、四元数法和互补滤波法,并对互补滤波加以改进。最后通过实验分析比较各算法的精度。（2）研究了UWB室内定位系统。列举了常见的UWB定位方法,分析各自的优势和局限。研究了双向测距算法和双边双向测距算法,分析了两者受钟漂的影响程度。通过实验验证UWB定位系统在视距条件下的定位精度。针对非视距（Non Line of Sight,NLOS）误差对定位系统精度影响严重的问题,分析研究当前常用的NLOS误差识别与补偿方案,考虑到智能手机对系统复杂度、识别耗时等的要求,通过结合机器学习的方法,研究了不同特征参数组合对NLOS识别率的影响,最终通过实验优选识别率最高的组合。（3）实现了基于EKF（Extend Kalman Filter,EKF）的PDR/UWB融合定位系统。针对PDR定位连续性好,但精度随误差累计而下降严重,而UWB定位系统精度高的情况,采用扩展卡尔曼滤波融合两种定位数据。实验分析表明系统具有连续性和高精度的定位效果。
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