行人导航技术：GPS与自包含传感器的误差分析与校准

"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。作者通过分析各种误差源，如传感器误差、平台倾斜、安装未对准、步行身体抖动等，深入研究了如何提高行人定位的精度。论文提到了比例因子和固定偏置是传感器误差的主要组成部分，而平台倾斜可以通过旋转矩阵进行校正。安装未对准误差则可以通过定义常数D来建模。行人步行时的身体抖动被模拟为高斯噪声，影响航向读数，尤其是在快速行走时。此外，论文还引用了其他研究工作，如Caruso在1997年的研究，讨论了消除这些预测误差的方法。该论文的工作对于实现更准确、可靠的行人室内外无缝定位具有重要意义。" 这篇论文的研究重点在于利用GPS以及集成的传感器来解决行人室内外定位的挑战。GPS在城市高楼环境和室内可能存在信号遮挡，导致定位不准。为了解决这个问题，论文探索了多种辅助技术，包括利用传感器数据来辅助定位，比如数字罗盘用于航向校准。通过对传感器误差的理解，如比例因子和固定偏置的校正，以及考虑平台倾斜、安装不对齐和行人步行时的身体抖动等因素，可以提升定位算法的性能。 在实际应用中，行人定位系统需要能够适应各种环境条件，包括用户在行走时的不稳定性。论文中提到，通过将身体抖动模型化为高斯噪声，并结合速度信息，可以减小这种不确定性对定位结果的影响。这种对噪声的处理方法对于提高行人导航系统的实时性和准确性至关重要。 此外，论文还提出了基于PDR（步进检测和航向估计）的算法，这是一种利用步进计数和航向信息来推算位置的定位方法。在室内或GPS信号弱的区域，PDR算法可以提供连续的定位服务，确保位置信息的连贯性。 总体而言，这篇论文深入研究了行人定位中的关键问题，并提出了一系列解决策略，为开发更高效的行人定位系统提供了理论和技术支持。通过集成传感器数据和优化误差模型，可以实现室内外无缝定位，进一步推动位置服务和移动导航的发展。