【基于智能手机的室内定位系统设计开题报告文献综述3000字】

开题报告文献综述题目基于智能手机的室内定位系统设计学生姓名学号专业学院指导教师本选题的意义及国内外发展状况：（一）选题意义：近年来，随着互联网技术的发展以及智能手机的普及，在智能手机的很多应用程序中，定位技术都成为其中不可缺少的一环，尤其在社交、外卖以及地图导航应用程序中。不同于室外开阔区域的定位，室内定位面临的问题是缺乏可靠的GNSS信号，许多研究人员也在发掘如WiFi、蓝牙、超声波、红外线、可见光等信号的定位潜力。其中研究较多的如利用WiFi信号定位，然而，室内空间结构复杂多变，WiFi信号波动明显，空间稳定性差，这就导致了WiFi信号室内定位时严重依赖前期构建的指纹库数据，但是当空间环境发生变化之后，室内的WiFi指纹也容易受到影响[1]。在众多室内定位技术中，基于智能手机传感器的行人室内定位获得了极大的关注，这种定位模式有多方面的优势，首先，除了智能手机本身，不再需要其他的额外设备。其次，随着MEMS技术（微机电系统）的发展，智能手机内部的芯片可以提供多种室内定位方式，目前主要有三种主要的研究方向：基于Wifi信号或蓝牙信号的室内定位、基于运动传感器的航位推算技术以及利用地磁传感器的地磁指纹库室内定位[2]。由于手机内部的惯性传感器精度低、稳定性较差，如果仍然按照捷联惯性导航的原理进行位置估计，将很快发散，对于基于以行人为主体的室内定位，由于行人运动过程中手机能够记录行人的步态等信息，并且这些信息被研究人员用于室内定位研究，如PDR定位，这种定位模式是利用运动传感器进行步频探测、步长估计和航向估计，进而推算人的位置的方法，PDR定位方法的误差随着时间增大，因此需要借助其他技术予以修正[3]。在室内空间，地磁场无处不在，且地磁信号相对稳定，利用在线测量的磁场指纹与预先储存的地磁指纹库进行相关计算，进而可以得到载体当前的位置，因此地磁定位可以作为PDR定位的补充[4]。基于此，本文利用智能手机作为定位终端，利用手机中的各种传感器，研究并分析了地磁定位技术与行人航位推算技术，并且基于卡尔曼滤波，研究并验证了两种定位结果的融合。最后通过AndroidStudio开发了一款室内定位APP，这既具有广泛的应用前提，同时又减轻了部署的成本。在数字化生活不断发展的背景下，室内定位技术的应用可以从诸多方面提高社会的出行效率，方便居民出行。（二）国内外发展状况：室内定位在各方面都表现出巨大的潜力，国内外的许多科研机构与高校都对室内定位的解决方案寻找突破。从整体上看，室内定位正在由高成本、专业化逐渐向普适化与低成本轻量级过渡。从定位手段来看，也从单一定位数据源向着多源数据融合方向发展。早起的室内定位方式大多以发射与接受装置为主，例如伪卫星定位。学者AltiniM等提出了将伪卫星作为辅助工具，增强GPS系统[5]。其中，LOCATA公司研发的伪卫星定位技术在港口、矿井等工作场景，实现厘米级精度[6]。1996年，AT&T公司开发出ActiveBadge定位系统，此系统基于红外线临近识别的方式进行室内定位，该系统对室内定位的后续发展具有重大意义，但是红外线的穿透能力很差、功耗大，并且红外装置的成本较高，导致该系统没有得到普及[7]。近年来，随着微机电系统的快速发展，基于传感器的定位方法迅速兴起，比较有代表性的有LED可见光定位、惯导定位。其中惯导定位系统利用加速度计与陀螺仪拖算出目标的相对位置，具备不受外界环境干扰的优点，但是这种定位方法的误差会随着时间累积，并且一定程度上要求传感器的精度。国外学者根据传感器收集的数据特征提出了行人航位推算算法，其算法核心是由航向估计、步长估计以及步频探测推算目标的位置[8]。基于传感器的定位方式中，地磁定位也是一个比较火热的研究方向，地磁场期初用于判定方位，人们通过对野生动物的迁徙过程的研究中，推断出动物体内存在某种磁敏感器，可以辨别磁场变化。而王建平等学者认为地磁场用于室内定位的方法，环境磁场在较长时间内具有足够的稳定性[9]。地磁定位通过离线建立地磁数据库、在线匹配两个环节，进行室内定位，其中，芬兰的IndoorAtlas公司开发的地磁定位软件具有很强的代表性，在2013年，该公司推出第一款定位SDK。但是地磁定位目前也存在着一定问题，例如用于地磁特征量不足以表征点位特征、定位精度容易受行人运动状态的影响、定位结果会回跳[10]。而定位结果目前也从单一数据源到多源数据融合，主要应用的融合算法有粒子滤波算法、卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法等[11]。研究内容：（1）研究了地磁室内定位与行人航位推算的基本原理，并且研究了卡尔曼滤波在定位结果融合中的应用，建立了卡尔曼滤波的状态转移模型。（2）研究了基于单点采集的地磁指纹库构建方法，并且基于JAVA开发了一款自动处理原始地磁数据的程序。并且基于Matlab，通过克里金内插的方法提高了地磁指纹库的分辨率。（3）研究了搭载Android系统的智能手机的传感器的调用，并且通过传感器数据，完成PDR模块、地磁定位模块以及融合定位模块的开发。（4）通过实验，研究了不同定位方式的定位结果，分析了基于本文选择的算法下的地磁定位结果，并且将融合定位结果与PDR定位结果进行分析对比。（5）设计并实现了基于Android平台的室内定位系统。研究方法、手段及步骤：（一）研究方法和手段调查研究我们采用理论和实践结合的方法进行：1.文献阅读收集大量资料、文献。通过阅读和整理，了解研究课题的理论背景，为课题的深入研究奠定基础。2.分析问题随着智能手机的发展，智能手机中集成了很多实用的传感器。其中手机内置的磁力计，使得基于Android平台的地磁定位成为可能。本文将论述地磁指纹库的构建过程。首先，本文说明了地磁信号作为定位信号的可行性。其次对于原始地磁数据的采集，本文采用了单点采集的方法，继而通过实验，验证两种插值算法，并且选择合适的插值方案。3.结合实例进行论证本文基于Android系统的智能手机内置的各种传感器，研究并实现了行人航位推算算法与地磁定位算法，并且利用卡尔曼滤波将两种定位结果进行融合。并且基于AndroidStudio开发平台，编写了一款基于Android系统的室内定位应用程序，最后在测验下，验证了融合定位的可行性。（二）步骤首先，针对传统手机PDR算法受限于手机携带方式的问题，提出基于模式识别的PDR算法，并通过实验验证了算法的可行性。其次，针对手机端地磁定位，对于试验场地的地磁数据进行采集，并且建立指纹库，同时对地磁特性进行实验分析，设计了PDR和地磁融合的定位算法。最后，设计了手机端的室内定位系统，研究手机端的数据采集模式，整体架构，融合算法和可视化算法，进行相关实验验证，并且验证了系统的可行性。参考文献：[1]李思民,蔡成林,王亚娜,邱云翔,黄艳虎.基于地磁指纹和PDR融合的手机室内定位系统[J].传感技术学报,2018,31(01):36-42.[2]汪天生,李擎.改进的零速修正算法在行人自主导航中的应用[J].系统仿真学报,2018,30(11):4359-4366.[3]王存华.基于地磁指纹地图和PDR的室内定位技术研究[D].中北大学,2020.[4]杨增瑞,段其昌,毛明轩,段盼,黄晓刚.基于磁场指纹辅助的手机室内定位系统[J].传感技术学报,2016,29(09):1441-1448.[5]AltiniM,BrunelliD,FarellaE,etal.Bluetoothindoorlocalizationwithmultipleneuralnetworks[C].IEEE5thInternationalSymposiumonWirelessPervasiveComputing2010,2010:295-300.[6]KrishnanP,KrishnakumarA,JuW-H,etal.AsystemforLEASE:LocationestimationassistedbystationaryemittersforindoorRFwirelessnetworks[C].IEEEinfocom2004,2004:1001-1011.[7]LeviRW,JuddT.DeadReckoningnavigationalsystemusingaccelerometertomeasurefootimpacts:U.S.Patent5,583,776[P].1996-12-10[8]W.ZijlstraandA.L.Hof,“Assessmentofspatio-temporalgaitparametersfromtrunkaccelerationsduringhumanwalking,”GaitPosture,vol.18,no.2,pp.1–10,Oct.2003.[9]王建平,李程程,李奇越,etal.基于WiFi的动态室内定位方法研究[J].传感器与微系统,2017,36(02):49-52.[10]IjazF,YangHK,AhmadAW,etal.Indoorpositioning:Areviewofindoorultrasonicpositioningsystems[C].201315thInternationalConferenceonAdvancedCommunicationsTechnology(ICACT),2013:1146-1150.[11]高井祥,常梦阳.基于智能手机的地磁与PDR定位算法[J].现代测绘,2020,43(04):1-4.学生签名：