基于行为感知的地标检测辅助WiFi-PDR室内定位.pdf

摘 要 随着智能手机的不断普及和定位技术的不断发展，以及人们对位置服务需求 的不断增长，基于位置的服务已经成为智能手机必不可少的功能之一。基于位置 服务的产品为我们的生活提供了便捷的服务，然而要想提供准确的位置服务，就 必须不断发展智能手机的定位技术。当前室外定位技术已经逐渐趋于成熟，渐渐 融入到我们的日常生活中。室外环境主要依赖全球卫星导航系统（GNSS，Global Navigation Satellite System）为人们的出行提供定位服务，如车载导航、附 近好友推荐等。相对于室外定位技术，室内定位技术发展相对较慢，由于人们大 部分时间都是在室内活动，室内环境下基于位置的服务具有更为广泛的应用场景。 本文针对当前WiFi-PDR 室内定位中存在的WiFi 定位易受环境干扰，行人航位推 算（PDR）累积误差较大等问题，提出一种基于行为感知的地标检测辅助 WiFi- PDR 室内定位方法。该方法在一定程度上降低了室内定位的定位误差，提高了用 户室内定位的精度。具体研究内容如下： （1）基于WiFi-PDR 的粗粒度位置感知方法研发。通过对各室内定位技术进 行对比分析，基于WiFi-PDR 的室内定位方法因成本低、普适性强等优势，受到 了广泛的关注。本文对WiFi 指纹定位技术和PDR 行人航位推算技术进行研发， 从而获取用户的粗粒度位置信息，最大定位误差为1.8m。 （2）基于智能手机传感器的行为感知技术研发。针对基于智能手机的行为 识别问题，采用基于卷积神经网络的行为识别技术，对行人的行走、静止、左转 弯、右转弯这四种行为进行识别，平均识别率达到86.7%。 （3）重点研究基于行为感知的地标检测方法。本文提出一种基于行为感知 的地标检测方法，融合用户行为信息和粗粒度位置信息。当检测到用户产生静止、 左转弯、右转弯等行为时，记录用户的粗粒度位置坐标，并以行为状态，粗粒 度位置坐标的形式保存在地标信息库，再对地标信息库进行进一步的聚类处理， 对同一行为的粗粒度位置坐标进行聚类，类中心为新的地标点，并记录到地标库 中。 （4）针对行人航迹推算过程中累计误差不断增大的问题，提出了基于地标 检测的行人航迹校正方法。根据已检测到的地标，对室内行人航迹推算轨迹进行 校正。此外，根据用户的行为状态，调整步长估计方式，尽可能地降低误差，提 高室内定位的准确度。 最后，实验结果表明，本文提出的基于行为感知的地标检测辅助室内定位方 法，能大大降低室内定位方法对室内环境的依赖，有效降低室内定位误差，提高 I 室内定位精度。 关键词：室内定位；粗粒度位置感知；行为感知；地标检测 II Abstract With the continuous popularity of smart phones and the progress of positioning technology, as well as the growing demand for location services, location-based services have become one of the essential functions of smart phones. Products based on location services provide convenient for our lives. However, in order to provide accurate location services, we must continue to improve smartphone positioning technology. The current outdoor positioning technology has gradually matured and been used in our daily life. In the outdoor e