[发明专利]基于卡尔曼滤波器和航位推测法的核电站无线定位系统

权利要求书

1.一种基于卡尔曼滤波器和航位推测法的核电站无线定位系统，其特征在于，该系统的基本组成部分包括：

专用移动终端，佩戴在被检测人员身上，内置WIFI模块和MEMS传感器以及行业专用传感器(MEMS传感器主要包括加速度计、陀螺仪、磁力计)；

智能手机，安装了特定的应用服务程序，内置WIFI模块和MEMS传感器机(安卓平台，iOS平台或者Windows Phone)；

定位服务器，接收专用移动终端和智能手机采集的各种信号数据，实时计算位置结果、根据各种告警条件触发告警；

定位图形用户界面客户端，用以实时显示位置结果，呈现各种告警信息。

2.如权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所采用的定位算法包括以下步骤：

步骤0：现场勘测，在定位区域内根据室内拓扑结构和布置选取若干勘测点采集数据(采集数据包括：勘测点坐标(x，y)，勘测点处无线信号强度数据，以及地磁信号数据)，利用这些数据生成一个径向基函数网络(属于人工神经元网络的一种，因其激活函数采用径向基函数而得名)RBF，实现对定位区域目标点坐标到接入点AP的信号强度值RSSI和地磁信号的映射；

步骤1：由专用移动终端各时刻MEMS传感器的输出值，计算出专用移动终端佩戴者的运动形态，包括静止、移动、跌倒等。此时可根据各种告警条件判断是否触发告警；

步骤2：由专用移动终端各时刻MEMS传感器的输出值，用算法实现计步器计算行走的步数，再估算出步长，即得到距离D；

步骤3：由专用移动终端各时刻MEMS传感器的输出值，先求与航向角、俯仰角、和横滚角相关的四元数，再由四元数转换得到航向角、俯仰角、和横滚角。经牛顿算法计算出相关的四元数q＝(a，b，c，d)，此四元数q同陀螺仪测量数据(p，q，r)一道作为卡尔曼滤波器的观测值计算出估计值和利用四元数到欧拉角的转换公式可得航向角ψ、俯仰角θ、和横滚角；

步骤4：构建卡尔曼滤波器，(1)动态模型为，以位置坐标(x，y)作为状态向量，卡尔曼滤波器的状态方程为

x_k+1＝x_k+D sinψ

y_k+1＝y_k+D cosψ

其中D和ψ是经步骤2和步骤3得到的；(2)观测模型为，以专用移动终端测量得到的一系列RSSI值和专用移动终端的磁力计输出值为观测量，利用前述径向基函数RBF，卡尔曼滤波器的观测方程为，

z_m，k＝RBF_m，k(x_k，y_k)+n_m，k

其中z_m，k是观测到的第m个AP的RSSI值(1≤m≤M)，或测量的到磁力计数据(M+1≤m≤M+3)；n_m，k为服从高斯分布的随机噪声，其均值为零，标准差由勘测数据的变化性确定(即勘测数据的标准差)，通过该卡尔曼滤波器计算出专用移动终端佩戴者的位置坐标。

3.如权利要求2所述的定位系统，其特征在于，所述的定位算法步骤0中，其生成的径向基函数网络RBF实现了定位区域目标点坐标到接入点AP的信号强度值RSSI和地磁信号的映射。

4.如权利要求2所述的定位系统，其特征在于，所述的定位算法步骤4中，其卡尔曼滤波器的状态方程中的D和ψ是PDR算法的计算结果。

5.如权利要求2所述的定位系统，其特征在于，所述的定位算法步骤4中，其卡尔曼滤波器的观测方程中的随机噪声n_m，k服从高斯分布，其均值为零，标准差为勘测数据的标准差。

6.如权利要求2所述的定位系统，其特征在于，所述的定位算法步骤4中，其卡尔曼滤波器的观测方程利用了步骤0中构造的径向基函数RBF。