[发明专利]一种室内自校准导航定位方法

权利要求书

1.一种室内自校准导航定位方法，它包含两个方面，即室内自校准定位方法和室内自校准导航方法，其特征在于：

室内自校准定位方法包括：

1)室内信号强度路径损耗自校准模型及方法

设在位置(x,y)处能够接收到n个信号，信号强度与距离之间的关系用式(1)描述：

S_i＝S_0i-10η_ilg(r_i/r_0i)+d_si+v_si (1)

式中，S_i为第i个热点AP在距离r_i处的信号强度，r_0i为参考距离，S_0i为参考距离处的信号强度，η_i为信号强度的路径损耗系数，v_si为零均值的正态随机变量，即d_si为因墙壁障碍物引起的信号损耗而带来的未知输入；设前n₀个信号是在视距环境中传播，n₀≥3，此时取d_si＝0；后n-n₀个信号是在非视距环境中传播；

设第i个AP的位置坐标为(X_i,Y_i)；首先，对信号强度进行零批次测量，得到测量值S_i,0；由于当i≤n₀时，d_si＝0，所以根据式(1)求得距离r_i的初步估计为

进而得到位置(x,y)的初步估计为

式中：H₀为量测矩阵，Z₀为量测向量；

然后，由下式计算式(1)后n-n₀个方程中距离r_i的估计值

并将r_i的估计值代入式(1)，求得未知输入d_si的估计值为

2)基于接收信号的强度指示RSSI的室内自校准定位方法

由式(1)得到，距离越远，距离估计值的分散性就越大，于是建立距离量测方程为

式中v_ri为零均值的正态随机变量，即方差由式(9)给出：

式中：σ_si是式(1)中v_si的方差，为距离r_i的估计，由式(10)给出：

将式(8)在处进行泰勒展开并保留一阶项，整理后得到方程组为

采用加权最小二乘原理，求解方程组式(11)，最终得到位置坐标(x,y)的估计为：

式中：Z为量测向量，H为量测矩阵，R为噪声协方差矩阵；

Z＝(Z₁,Z₂,…,Z_n)^T (13)

H＝(H_ij)_n×2 (14)

室内自校准导航方法包括：

1)新步长估计模型及行人航位自校准推算方法

新步长估计模型如下：

式中：L为步长，a_xmax和a_xmin分别为步态周期内X轴加速度的最大值和最小值，a_ymax和a_ymin分别为步态周期内Y轴加速度的最大值和最小值，K为步长参数，或者通过训练得到，或者通过自校准滤波实时估计；

在行人航位自校准推算方法中，通过对陀螺仪和加速度计量测数据进行自校准滤波处理，实时计算行人的航向角；滤波的状态方程如下式所示：

式中：ψ_k为航向角，θ_k为俯仰角，γ_k为滚转角，ω_x,k,ω_y,k,ω_z,k为导航坐标系下的三轴角速度，Δt_k-1是相邻两次采样的时间间隔；

w_ψ,k-1,w_θ,k-1,w_γ,k-1,w_ωx,k-1,w_ωy,k-1,w_ωz,k-1为状态噪声，b_ψ,k-1,b_θ,k-1,b_γ,k-1,b_ωx,k-1,b_ωy,k-1,b_ωz,k-1为状态方程中的未知输入；

滤波的量测方程如下式所示：

式中：a_cx,k,a_cy,k,a_cz,k为第k次采样时加速度计的量测数据，ω_gx,k,ω_gy,k,ω_gz,k为第k次采样时陀螺仪的量测数据，v_ax,k,v_ay,k,v_az,k,v_ωx,k,v_ωy,k,v_ωz,k为量测噪声，d_ax,k,d_ay,k,d_az,k为量测方程中的未知输入，g为当地的重力加速度；

采用非线性系统双未知输入自校准滤波方法进行滤波，或者采用两步自校准滤波方法来进一步提高滤波的鲁棒性和精度；与此同时，进行步态探测并由式(19)估计步长；最后，由式(22)和式(23)估计行人所处的位置：

式中：(x_j,y_j)为第j步终点的位置坐标，L_j为第j步步长，为第j步内航向角的平均值；

2)基于RSSI的室内自校准导航方法

首先，由行人航位自校准推算式(22)和式(23)，得到基于RSSI的室内自校准导航的状态方程为：

式中：K_j-1为状态方程中的未知输入(待定参数)，w_x,j-1,w_y,j-1为状态噪声，Δ_j由下式计算：

式中：a_xmax,j和a_xmin,j分别为第j步步态周期内X轴加速度的最大值和最小值，a_ymax,j和a_ymin,j分别为第j步步态周期内Y轴加速度的最大值和最小值；

然后，根据式(1)，建立基于RSSI的室内自校准导航的量测方程为：

式中：S_i,j为在第j步终点处来自第i个AP的信号强度，d_si,j为量测方程中的未知输入，v_si,j为量测噪声；

最后，采用非线性系统双未知输入自校准滤波方法对式(24)和式(26)进行导航滤波。