智能手机声波测距与PDR融合室内定位技术

"该文提出了一种基于声波测距与PDR融合的智能手机室内定位方法，旨在解决PDR算法中惯性传感器累积误差的问题。通过PDR进行初步位置估计，然后利用声波测距技术测量手机与墙壁的距离，结合室内地图信息修正PDR的累积误差，实现无需额外部署节点的稳定室内定位。为了改善长距离下墙体反射信号的检测，文章利用手机内置的双麦克风进行波束成形，增强回波信号，扩大了定位方法的有效范围。实验结果显示，这种方法的平均定位误差为0.427米，比仅使用PDR的定位精度提高了2.748米。" 本文主要探讨了室内定位技术，特别是针对行人航迹推算（PDR）的局限性，即随着时间推移，惯性传感器的累积误差会导致定位精度下降。为了解决这个问题，作者提出了一种创新的解决方案，将声波测距技术与PDR融合。首先，利用PDR算法根据加速度计和陀螺仪的数据估算用户的位置和方向变化，但PDR的累积误差需要通过其他方式校正。 接着，文章引入声波测距技术，通过手机向墙壁发送声波脉冲，并接收其反射信号来测量手机与墙壁间的距离。这种技术的关键在于，对于长距离下的墙体反射信号，由于信号衰减可能难以检测。为此，研究者利用智能手机内置的双麦克风，实施波束成形技术，集中麦克风阵列的灵敏度朝向特定方向，从而增强目标墙体反射的回波信号，有效地增加了声波测距的有效测量距离。 通过这种方式，研究人员能够在不需要额外布设硬件节点的情况下，结合室内地图信息，对PDR的定位结果进行校正，实现了长时间的室内定位稳定性。实验结果证明了该方法的有效性，平均定位误差显著降低，表明该融合定位方法在室内定位领域的潜力和优势。 该研究为室内定位提供了一种新的思路，结合声学和惯性传感器数据，提高了定位精度和鲁棒性，尤其适用于不需要大规模基础设施改造的场景。这一方法对于智能设备在复杂环境中的导航、安全以及物联网应用等领域具有重要的理论和实践意义。