基于地磁的室内定位方法研究.pdfVIP

摘要

室内定位技术能为人们在日常生活中带来便利，具有广泛的应用价值。目前

室内定位技术采用的信号源主要是无线信号，它具有需要搭建和维护设备的缺点。

地磁作为一种地球具有的资源，具有全天候、全地域、低能耗的优点，而且在室

内环境中，地磁由于受到建筑材料和建筑位置的影响，会在不同的位置形成不同

大小的地磁强度信号，从而可以作为一种位置指纹用于室内定位。然而由于室内

地磁位置分辨率不高，其直接匹配的大致精度在10m左右，所以地磁往往通过

结合智能设备的内置传感器信息和实时定位算法来得到比较好的定位精度。

本文设计一种基于循环神经网络的地磁匹配定位算法，能带来8m左右定位

精度。该方法首先在行人行走步长范围和地磁强度位置变化情况的基础上，设计

一种地磁轨迹序列数据库的搭建方法。数据库主要在室内地图主要行走方向采集

地磁轨迹序列，然后对地磁轨迹序列插值划分处理后设置位置标签。最后利用循

环神经网络提取地磁轨迹序列信号特征来进行匹配定位，并且训练好的模型会采

用不同行走步长采集的地磁轨迹序列测试集进行验证。

由于地磁匹配定位难以满足室内高精度需求，所以本文提出一种基于粒子滤

波的实时定位算法，能到达2m左右的定位精度。该方法在基于循环神经网络的

地磁匹配定位算法上，结合行人航向推测算法来进行实时定位。实时定位算法主

要针对粒子滤波算法的权重更新进行改进，当行走方向是室内地图中的主要方向

时，循环神经网络模型的匹配定位结果会加入到权重更新中，当行走方向不是室

内地图中的主要方向时，利用传统的室内地磁图的方式来进行权重更新。实验结

果表明，本文提出实时定位算法能在更短的时间内得到更好的定位精度。

关键词：地磁信号，室内定位，粒子滤波，循环神经网络

ABSTRACT

Indoorpositioningtechnologycanprovideconvenienceforpeopleindailylifeand

hasextensiveapplicationvalue.Currently,indoorpositioningtechnologyhasmainly

adoptedwirelesssignalasitssignalsource.However,thewirelesssignalhasthe

disadvantageofbuildingandmaintainingequipment.Asaresourceontheearth,

geomagnetismhastheadvantagesofbeingall-weatherandall-regionwithlowenergy

consumption.Besides,intheindoorenvironment,affectedbybuildingmaterialsand

locations,geomagnetismwillgeneratedifferentmagnitudesofgeomagneticintensity

signalsatdifferentlocations,thusformingthelocationfingerprintappliedinindoor

positioning.However,duetothelowresolutionofindoorgeomagneticlocations,the

approximateaccuracyofdirectmatchingisabout10meters.Hence,geomagnetism

generallygainsgreatpositioningaccuracybyintegratingthebuilt-insensorinformation

ofintelligentdevicesandareal-timepositioningalgorithm.

Thispaperdesignsageomagneticmatchingpositioningalgorithmbasedon

Recur