曹娟, 崔学荣， 李娟, 张国平

(1.中国石油大学(华东) 计算机科学与技术学院, 山东 青岛 266580;2.中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院, 山东 青岛 266580)

0 引言

在移动互联网技术和通信行业快速发展的推动下，定位服务日益受到人们的关注与应用。相关研究表明，如今人们在室内的时间已经超过70%。但因为室内环境复杂多变，全球定位系统(Global Positioning System,GPS)受建筑物等的遮挡，无法为用户提供较为准确的定位服务。因此研究高精度的室内定位方法是非常有必要的。常见的室内定位技术主要有WI-FI定位[1]、蓝牙定位[2]、ZigBee定位[3]和地磁定位[4]等。这些室内定位技术存在不同缺点，例如信号不稳定、易受干扰、成本高等缺点，所以难以实现广泛推广与应用。

行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)[5-6]可在已知初始位置的情况下，推算出行人在任一时刻的位置[7]。PDR定位基于设备中集成的传感器实现完全自主定位，不易受外界环境干扰[8]，具有成本低且短时间定位精度高等优点。微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System, MEMS)惯性传感器逐渐形成样式小、功耗低的特点[9]，这为使用移动终端进行PDR定位提供了可能。

文献[10]中提出了一种借助建筑几何信息实现行人航向的实时补偿方案，通过提高定向精度来抑制定位误差的累积传递。但是借助建筑物信息时可能会引入额外误差；文献[11]利用加速度二次积分及步长滑动窗口法进行在线步长估计的方法，但是加速度二次积分的误差很难消除。文献[12]中，提出了一种基于神经网络和智能手机内置多传感器融合的PDR室内定位方法，但是计算复杂度较高，不适用于手机客户端。……