[发明专利]一种提高地磁场定位精度的方法

摘要

一种提高地磁场定位精度的方法，包括如下步骤：步骤1.建立基于统计学分布的地磁场指纹数据库；步骤2测量值位于指纹数据库的各网格的置信度计算方法；步骤3.在定位阶段，采用路径匹配的方法来计算当前位置的坐标，测量和计算的步骤是：步骤4.上述定位算法中最关键的部分是采用贝叶斯分类器，根据历史路径数据及先验概率计算各转弯点的可能位置的概率。本发明通用一系列独特的方法建立地磁场的置信区间指纹数据库，在定位过程中，根据历史定位数据的先验概率，采用贝叶斯分类器来计算当前处于各个可能位置的概率，与传统的K加权近邻法等方法比，大幅度降低了定位误差，提高了地磁场定位的准确率。

主权项

1.一种提高地磁场定位精度的方法，包括如下步骤：步骤1.建立基于统计学分布的地磁场指纹数据库；地球磁场向量一般可以在坐标轴的三个分量方向下分解：以地理上的正北方向、正东方向以及与水平面垂直向下方向，分解为总磁场的正北分量、正东分量和垂直分量；地球磁场在水平面上的投影，称为水平分量，总是指向地磁正北；水平分量的指向就是指南针北极所指的方向，通常被称为磁北；水平分量与地理正北方向形成的角度，称为磁偏角；地球磁场与水平面形成的角度，称为磁倾角；综上所述可以将地磁场的各个参数标记为：磁场总强度B，正北分量Bθ，正东分量BΦ，垂直分量Bγ，水平分量BH，磁偏角D，磁倾角I；先将待测量的地块划分为i行j列的网格，网格的大小应小于地磁场测量的精度要求，然后按以下公式测量每个网格的地磁场强度：其中分别表示地磁场三个方向上的分量，表示地磁场的总强度；由于经过验算，在统计学上基本符合正态分布，因此我们可以将其分布特征作为指纹特征来进行储存；因此指纹数据库的数据格式为：(μAx，μAy，μAz，σAx，σAy，σAz，xA，yA)      (2)其中μAx，μAy，μAz分别为三个方向磁场强度经过高斯滤波之后的均值，σAx，σAy，σAz分别为三个方向磁场强度的标准差，xA，yA为位置坐标；步骤2.测量值位于指纹数据库的各网格的置信度计算方法；当需要判断定位数据与指纹数据库中的数据的符合程度时，可以通过计算其最小置信区间对应的置信度，即：P(θ1＜θ＜θ2)＝1‑α    (3)当有一组随机变量X(x1，x2，x3，…，xn)为一组样本，设X～N(μ，σ2)，若存在随机区间[θ1，θ2]，使对于给定的α(0＜α＜1)满足以上公式，则称随机区间[θ1，θ2]是θ的置信水平为1‑α的置信区间，θ1称为置信下限，θ2称为置信上限，概率1‑α称为置信水平或置信度，置信区间的意义是它以1‑α的概率包含未知参数θ；当样本容量大于50时，可以通过用样本方差S2估计σ，进行均值的置信区间计算，此时有：其中为样本均值，μ为总体均值，S为样本标准差，n为样本容量；对于给定的置信度1‑α，有概率：将前式代入可得：这样即容易得到的值，此时便得到μ的置信度为1‑α的置信区间，此时若有确定的样本能计算出，便得到置信区间的常数表达形式：步骤3.在定位阶段，采用路径匹配的方法来计算当前位置的坐标，测量和计算的步骤是：(1)在直行段，通过方向传感器和加速度传感器测量运动方向和运动速度，并调用地磁传感器，测量10组地磁强度数据；(2)使用惯性传感器采集方向数据，通过角度是否大幅改变，判断是否转弯；(3)在转弯点，调用地磁传感器，测量10组地磁强度数据；(4)根据惯性传感器数据和时间算出每条直行段长度，并将长度绘制成带有方向的向量；(5)按顺序连接各个向量，获得路径轨迹；(6)通过轨迹形状，得到若干条可能行走路径；(7)联合上一步得到的行走路径，通过解算转弯点的地磁数据计算置信度，并采用贝叶斯分类器根据历史路径数据及先验概率，求得若干路径转弯点的概率；采用贝叶斯分类器求得若干路径转弯点概率的具体方法是：朴素贝叶斯算法的基本模型是，若事件a1,a2,a3…组成一个完备事件组，即这些事件相互独立，且P(ai)>0，那么对于任一个事件b，有全概率公式：P(b)＝∑iP(ai)P(b|ai)     (8)若P(b)>0，则有：在测量过程中，先验概率是指获得的历史数据，后验概率是指当前节点位于某个位置的概率，在已知先验概率P(A＝a),P(B＝b)和P(B＝b|A＝a)的情况下，计算P(A＝a|B＝b)的公式为：在实际定位计算时，某一时间在某一点ε采集到的一组磁场强度数据，则计算ε点与点(i,j)的匹配概率的方法如下：这里，事件H实际为“训练实例集中某一点是(i,j)”，属性D为训练实例集中三个方向的磁场数据分别与ε点三个方向的磁场数据近似相等；由于磁场数据符合正态分布，在这里两个数据之间近似相等的意思是，ε点某一方向的强度大小与被匹配的点数据的差值小于某置信度ξ，ξ的大小在这里设置为被匹配点对应方向数据的标准差的5％，即ξ＝0.05σ；应用贝叶斯分类器分类器公式，可得到：其中xε、yε、zε分别是在ε点测到的三个方向上的磁场强度，x、y、z分别是训练实例集中的点测量到的三个方向上的磁场强度；由于任意一点三个方向的磁场强度相互独立，使|xε‑x|，|yε‑y|，|zε‑z|相互独立，就有：P(|xε‑x|<ξx,|yε‑y|<ξy,|zε‑z|<ξz)＝P(|xε‑x|<ξx)×P(|yε‑y|<ξy)×P(|zε‑z|<ξz)  (12)以及：由此可以得到ε点与点(i,j)的匹配概率，再计算ε点与其他点的匹配概率，得到匹配概率最大的点，即是ε点最可能所在的位置；接着在整个测量区域中，测量在所有节点上测量磁场数据，并且进行平均值滤波，将得到的数据特征按照处理ε点方法进行定位，就得到每个节点的定位结果；(8)通过比较若干条路径在转弯点的概率值，匹配到最可能的路径，从而获得定位位置。