蔡斌斌 叶 瑾 王 栋

(山东科技大学 测绘与空间信息学院, 山东 青岛 266590)

0 引言

随着移动通信技术的高速发展。基于位置的服务也成为越来越多学者研究的聚焦点。其中无线保真(Wireless Fidelity)[1]、射频识别(Radio Frequency Identification)[2]、超宽带(Ultra Wideband)[3]、蓝牙(Bluetooth)[4]、无线通信技术(ZigBee)[5]等室内定位技术,已在日常生活的室内环境中得到广泛应用。然而这些室内定位技术受环境影响大、需要架设基站和额外的外部设施并进行定期维护,使得低成本智能设备应用受到限制。

行人的航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)是一种新兴的导航定位技术,利用加速度计、陀螺仪和磁力计提供的数据计算出行人的航向和步长,从而得到行人的行走轨迹。因其不借助外力设备、数据稳定和不易受到外界干扰而成为研究的热点之一。PDR算法的研究内容分为步频检测、步长估计、航向推算以及位置推算4个部分。作为PDR的重要步骤,步频检测的好坏直接影响导航定位精度[6-7]。

目前大量国内外学者展开对PDR中步频检测的研究。文献[8-9]采用滑动窗口滤波对加速度信号进行降噪。文献[10-11]采用巴特沃斯滤波对加速度信号进行降噪。文献[12-13]采用峰值探测法进行步频检测,因其实用性好而被广泛使用。上述滤波方法在正常行走时有较好的检步精度,而对智能设备变化较大时的步频检测准确率不高。文献[14]使用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)算法对信号进行降噪,很好地降低信号均方误差、去除抖动噪声、信号滞后的问题,使信号更加平滑。

为了适应智能手机不同携带位置下的行人航迹推算,选取4个常见的手机携带位置:发信息、打电话、摆臂及口袋。……