GPS与自包含传感器在行人无缝定位算法中的应用

"这篇博士学位论文主要探讨了GPS和自包含传感器在行人室内外无缝定位算法中的应用，特别是在雪天操场步频探测实验中的表现。实验结果显示了步频探测的周期和方差，揭示了在复杂环境如城市峡谷和室内GPS信号受限时，如何利用传感器辅助实现更准确的定位。" 在当前的技术背景下，随着移动设备的广泛普及和基于位置服务（LBS）的快速发展，行人导航定位技术的需求日益增长。尤其对于精度、稳定性和连续性的要求，使得研究者不断寻求新的解决方案。全球定位系统（GPS）尽管在户外定位中表现出色，但在高楼林立的城市峡谷和室内环境下，其信号易受遮挡和衰减，导致定位精度下降。 这篇由中国科学技术大学的陈伟博士完成的研究，着重探讨了GPS与自包含传感器结合的行人室内外无缝定位算法。这种算法的目标是在GPS信号弱或不可用时，利用传感器数据填补定位空白，提供连续的定位服务。实验在雪天操场环境下进行，通过图4.8至图4.10展示了步频探测的结果，包括单步周期和单步方差的分析。 步频探测是行人运动追踪的关键组成部分，它涉及到对行走节奏的精确测量。单步周期是指行走者每走一步所需的时间，而单步方差则反映了行走步伐的稳定性。在实验中，这些数据可能通过加速度计、陀螺仪等传感器获取，这些传感器能检测到行走者的微小运动变化。通过分析步频的周期性和方差，可以推断出行人的运动状态，进一步辅助定位计算。 论文中提到的PDR（ Pedestrian Dead Reckoning）算法是一种典型的传感器辅助定位方法，它结合了步进计数、步长估算和方向感知来持续更新行人的位置。在GPS信号受限的情况下，PDR可以通过累积步行距离和方向来估算当前位置。 这篇研究为解决GPS在复杂环境下的局限性提供了新的视角，强调了传感器数据在增强定位性能中的作用。通过深入理解和优化步频探测的算法，可以提高室内和城市峡谷环境中的定位准确性和可靠性，这对于发展更加全面和智能的导航系统具有重要意义。