GPS与自包含传感器在行人定位中的步频探测算法

"这篇资源是关于中国科学技术大学的一篇博士学位论文，主要研究GPS和自包含传感器在行人室内外无缝定位算法中的应用。论文探讨了行人步频探测和步长估计，涉及PDR（ Pedestrian Dead Reckoning）算法，并提供了一个步频探测算法的流程图。作者为陈伟，导师为王建宇研究员和傅忠谦副教授，完成时间为2010年10月30日。" 本文主要关注的是行人定位技术，特别是在室内和城市峡谷等GPS信号弱的环境下的定位问题。随着GPS导航和位置服务（LBS）的广泛使用，对行人定位的精确性、稳定性和连续性需求不断提升。尽管GPS是当前行人导航的主要技术，但在建筑物遮挡的环境下，其性能显著下降，因此需要寻找补充或替代方案。 其中，步频探测算法是行人定位中的一种重要技术，它通过分析行走者的步态信息来推断行人的速度和方向。这一过程通常涉及到传感器辅助的数据融合，例如加速度计和陀螺仪等自包含传感器，用于捕捉和解读行人的运动模式。论文的第四章提到了一个步频探测算法的流程图，这可能详细展示了如何从传感器数据中提取步频信息。 PDR（Pedestrian Dead Reckoning）算法是一种基于步进和转向估计的定位方法，结合步频探测和步长估计，可以连续跟踪行人的移动轨迹。PDR算法通常包括以下步骤：首先，通过传感器数据计算每一步的距离（步长估计）；其次，根据步频信息确定行走速度；最后，整合这些信息更新行人位置。 步长估计通常涉及对个人步态特征的分析，如步幅、步宽和步周期，这些可以通过加速度数据的峰值和谷值来识别。而步频探测则依赖于连续的步态周期检测，可能通过滤波和峰值检测技术实现。 这篇论文的研究目标是开发一种结合GPS和自包含传感器的行人定位算法，以克服GPS在复杂环境中的局限性，提供连续的室内外定位服务。这将对移动设备的导航应用和位置服务产业具有重要意义。通过深入理解步频探测和PDR算法，可以提高室内定位的精度，进而推动LBS的发展。