Android终端PDR+GPS融合导航提升室内定位精度

本文主要探讨了一种针对Android终端设备在城市峡谷和室内环境中定位问题的解决方案——PDR（Prognostic Dead Reckoning，预测惯性导航）与GPS（全球定位系统）的融合导航方法。在现代移动设备中，由于卫星信号在复杂环境下的衰减、干扰和遮挡，传统的GPS定位可能无法提供准确的位置信息。PDR技术，利用设备的运动学数据（如加速度计和陀螺仪）来推算当前位置，但在长时间使用后可能会积累较大的误差。 为解决这个问题，作者孙伟、刘得朋和刘原嘉采用了卡尔曼滤波算法对PDR和GPS数据进行融合处理。卡尔曼滤波是一种经典的最优估计算法，能有效地结合两者的优点，减小误差并提高定位精度。他们基于Java语言开发了一个Android终端系统的数据库层、业务逻辑层以及用户界面层，实现了导航功能的集成，并完成了系统调试。 实验结果显示，在测试距离206米的环境下，单独使用GPS的定位误差为4.1米，而PDR的误差则达到了8.1米。然而，通过融合导航，论文提出的PDR与GPS的滤波解算方法能够将定位误差降低到3.2米以下，这在仅依赖有限传感器的情况下展示了相当高的定位精度，并保证了定位连续性，对于移动设备在室内和信号不佳的区域具有重要意义。 本文的研究成果不仅适用于Android终端，还对测绘科学领域，特别是在城市地理信息系统（CityGIS）和室内定位技术的发展具有推动作用。此外，它强调了在学术研究中遵循严格的出版规范，确保录用定稿的网络首发符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》，并确保内容的创新性、科学性和准确性。 PDR与GPS融合导航方法为Android终端设备在复杂环境中的定位提供了一种有效策略，其核心在于利用卡尔曼滤波优化数据融合，提升定位性能，这对移动通信和导航技术的进一步发展具有实际价值。同时，本文的研究也为其他类似领域的研究者提供了有益的参考和实践案例。