基于传感器的室内室外无缝定位算法研究：陈伟博士论文综述

本文主要探讨的是"基于传感器辅助的行人室内定位PDR算法研究"。这项研究由中国科学技术大学的陈伟博士在电路与系统学科专业下进行，导师为王建宇研究员和傅忠谦副教授。论文的焦点在于解决GPS在城市峡谷和室内环境中因信号衰减而引起的定位问题，这些环境对于行人导航定位技术的精度、可靠性和连续性提出了严峻挑战。 PDR（Proximity Detection and Ranging）算法，全称为近距探测与测距，是一种结合了多种传感器（如加速度计、陀螺仪和磁力计）的数据融合方法，用于实现室内定位。通过这些自包含传感器，能够在GPS信号丢失时提供辅助定位，从而提高定位精度。在城市建筑密集区域，GPS信号可能会受到遮挡，而室内环境中可能完全失去GPS信号，因此开发一种无缝衔接的室内外定位算法至关重要。 论文的核心内容可能包括以下几个部分： 1. **GPS与自包含传感器融合**：阐述如何在GPS信号不稳定或缺失时，利用加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器的数据，通过算法融合提高定位性能。 2. **信号处理与特征提取**：介绍如何处理来自不同传感器的数据，以及如何从中提取出有助于定位的关键特征。 3. **定位模型与算法设计**：详细描述了室内定位模型的选择，可能涉及到概率图模型、卡尔曼滤波或其他优化算法，以实时估计行人的位置。 4. **性能评估与实验验证**：通过实验数据展示了算法在实际环境中的定位效果，包括定位精度、稳定性和鲁棒性等方面的分析。 5. **挑战与未来方向**：讨论了在实施这种算法时可能遇到的技术挑战，以及对未来研究的展望，如如何进一步提高定位精度，或者考虑更多的传感器组合。 该研究不仅关注技术本身，还反映了移动通信和位置服务领域的快速发展，以及对用户体验的持续优化。通过本文的研究，有望为行人导航系统提供更加准确、可靠的定位解决方案，对于智能设备和物联网应用具有重要意义。