【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理技术、数据融合技术、无线定位和传感器定位
，具体涉及一种基于航迹推算的低成本北斗与MEMS紧耦合定位系统及方法。
技术介绍
随着可移动设备得到越来越广泛的应用以及无线网络的普及，用户对信息即时性和就地性的需求越来越强烈，因此基于位置的服务也备受关注。目前较为流行的无线定位系统有全球定位系统(GPS)、蜂窝定位系统、蓝牙定位系统、射频识别(RFID)定位系统、ZigBee定位系统以及WLAN定位系统。其中GPS定位系统目前应用最为广泛，室外定位精度较高，然而在障碍物较多的遮蔽或室内环境下，如高楼林立的城市街道或室内停车场，卫星信号会急剧减弱，导致GPS定位系统难以工作；蜂窝无线定位系统的定位精度较低，室外定位误差通常大于50米，对于定位精度要求较高的室内场景则无法适用；蓝牙、RFID和ZigBee等定位技术一般较为适用于近距离定位环境。因此，上述定位技术不具有较好的普适性，而需要寻找一种新的定位技术来代替或弥补各自的不足。同时，无线局域网的不断普及给了WLAN定位技术很大的发展机会。在WLAN定位系统中，位置指纹定位方法的精度较高且不需要添加额外的设备，从而得到了较为广泛的应用。基于位置指纹的定位方法主要分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段，在目标区域内选择合适的参考点，并在参考点处测量来自每个AP的信号强度值，建立位置指纹数据库。在线阶段，通过利用定位算法对接收端实时测量...
【技术保护点】
一种基于航迹推算的低成本北斗与MEMS紧耦合定位系统，其特征在于：包括北斗接收机模块(2)、MEMS传感器模块(1)、北斗与MEMS融合算法模块(4)和ARM‑Linux嵌入式系统模块(3)，所述ARM‑Linux嵌入式系统模块(3)分别与北斗接收机模块(2)、MEMS传感器模块(1)、北斗与MEMS融合算法模块(4)连接；北斗接收机模块用于对卫星信号的捕获与跟踪，并输出伪距、伪距率和卫星星历信息；MEMS传感器模块包括处理器，以及分别与处理器连接的三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计，处理器根据三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计所输出的九轴传感器信息，估算出行人的航向角和速度信息，所述速度信息即为单位时间内的步长信息；北斗与MEMS融合算法模块将北斗接收机模块所输出的伪距、伪距率，以及MEMS传感器模块所输出的航向角、步长信息，采用联邦卡尔曼滤波数据融合算法，输出最优定位结果，即是用户位置信息；ARM‑Linux嵌入式系统模块用于实现北斗接收机模块与MEMS传感器模块之间的数据同步、数据处理、定位算法的实施以及定位结果的显示。
【技术特征摘要】
1.一种基于航迹推算的低成本北斗与MEMS紧耦合定位系统，其特征在于：
包括北斗接收机模块(2)、MEMS传感器模块(1)、北斗与MEMS融合算法模
块(4)和ARM-Linux嵌入式系统模块(3)，所述ARM-Linux嵌入式系统模块
(3)分别与北斗接收机模块(2)、MEMS传感器模块(1)、北斗与MEMS融
合算法模块(4)连接；
北斗接收机模块用于对卫星信号的捕获与跟踪，并输出伪距、伪距率和卫星
星历信息；
MEMS传感器模块包括处理器，以及分别与处理器连接的三轴加速度计、
三轴陀螺仪和三轴磁力计，处理器根据三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计
所输出的九轴传感器信息，估算出行人的航向角和速度信息，所述速度信息即为
单位时间内的步长信息；
北斗与MEMS融合算法模块将北斗接收机模块所输出的伪距、伪距率，以
及MEMS传感器模块所输出的航向角、步长信息，采用联邦卡尔曼滤波数据融
合算法，输出最优定位结果，即是用户位置信息；
ARM-Linux嵌入式系统模块用于实现北斗接收机模块与MEMS传感器模块
之间的数据同步、数据处理、定位算法的实施以及定位结果的显示。
2.根据权利要求1所述的基于航迹推算的低成本北斗与MEMS紧耦合定位
系统，其特征在于：所述ARM-Linux嵌入式系统模块利用嵌入式外部中断来检
测北斗接收机模块的秒脉冲信号是否到来，当检测到有秒脉冲信号到来时，则开
启北斗接收机串口数据通道，同时锁定MEMS传感器串口数据通道，当北斗接
收机模块的数据写入完毕，将北斗接收机串口数据通道切换至MEMS传感器串
口数据，至到检测到下一个秒脉冲信号的到来。
3.一种基于航迹推算的低成本北斗与MEMS紧耦合定位方法，其特征在于：
采用如权利要求1或2所述的基于航迹推算的低成本北斗与MEMS紧耦合定位
系统，包括以下步骤：
步骤1、从北斗接收机模块中提取出伪距、伪距率、卫星星历信息，利用
修正算法对伪距和伪距率信息进行修正处理；同时利用初始位置和速度解算算
法从北斗接收机模块中得到北斗与MEMS紧耦合系统的初始位置和速度信息，
并将该初始位置和速度信息用于PDR算法的初始化；
步骤2、利用MEMS传感器模块所测量的三轴加速度数据、三轴磁力计数
据，通过PI控制以及互补滤波算法对三轴陀螺仪数据进行校正，然后将校正
后的九轴传感器数据送入基于四元数的卡尔曼姿态更新算法进行姿态解算，估
算出行人的航向角信息；
利用步态以及步频检测算法对三轴加速度计数据进行分析，从而估算出行
人的步长信息，再利用每秒的步长值估算出行人的速度；
将估算出的行人的航向角和速度，结合北斗接收机模块所输出的卫星星历
信息，利用PDR算法估算出基于行人的伪距和伪距率；
步骤3、将所述步骤2计算出的基于行人的伪距、伪距率分别与所述步骤
1修正后的基于北斗接收机模块的伪距、伪距率一一对应作差，得到伪距差、
伪距率差，并将该伪距差、伪距率差作为联邦卡尔曼滤波算法的量测输入值，
\t同时将东向、北向位置误差、垂直误差，东向、北向速度误差、高度速度误差，
等效时钟误差相对应的距离，等效时钟误差相对应的距离率，航向角偏差误差
量作为联邦卡尔曼滤波算法的状态变量，利用联邦卡尔曼滤波数据融合算法对
北斗与MEMS紧耦合系统的位置和速度误差进行最优估计；
步骤4、将位置和速度误差反馈到PDR解算模块，从而对位置和速度信息
进行相应的校正，得到最优的定位结果，即是用户位置信息。
4.根据权利要求3所述的基于航迹推算的低成本北斗与MEMS紧耦合定位
方法，其特征在于：所述状态变量如下：
X＝[δEδNδhδVEδVNδVhδtuδtru]T(1)
其中变量分别为：东向北向位置误差δE、δN，垂直误差δh，东向和北向速度
误差δVE、δVN，垂直速度误差δVh，等效时钟误差相应的距离δtu，等效时钟误
差相应的距离率δtru，状态方程为：
Xk+1=Φk+1,kXk+ωk=100T00000100T000001000000001000000001000000001000000001+T000000001-βtruT*X(k)+ωEωNωhωVEωVNωVhωuωru---(2)]]>其中ωk为相应的噪声向量，ωE、ωN、ωh、ωu、ωru分别为
状态量的噪声值，系统的观测方程为：
ZρZρ·=HρHρ·X+VρVρ·---(3)]]>其中：
Zρ=ρI1-ρB1ρI2-ρB2ρI3-ρB3ρI4-ρB4=e11e12e13-1e21e22e23-1e31e32e33-1e41e42e43-1δxδyδzδtu-vρ1vρ2vρ3vρ4---(4)]]>Zρ·=ρ·I1-ρ·B1ρ·I2-ρ·B2ρ·I3-ρ·B3ρ·I4-ρ·B4=e11e12e13-1e21e22e23-1e31e32e33-1e41e42e43-1δ·xδ·yδ·zδ·tru-vρ·1vρ·2vρ·3vρ·4---(5)]]>其中ρIi为MEMS信息与第i颗卫星信息计算得到的伪距，ρBi为BD接收机测得
第i颗卫星的伪距，eij(j＝1,2,3)为接收机相对于第i颗卫星的三维方向余弦，δ为
相应位置速度误差，V为量测噪声矢量，vρ1、vρ2、vρ3vρ4分别为量测伪距噪声、分别为量测伪距率噪声。
5.根据权利要求3或4所述的基于航迹推算的低成本北斗与MEMS紧耦合
定位方法，其特征在于：所述PDR算法主要是根据每个时刻由MEMS模块解算
出的航向角信息和速度信息，递推出每个时刻的行人位置信息，具体步骤如下：
利用MEMS传感器模块所检测的三轴加速度计、三轴磁力计和三轴陀螺仪
数据，估算出行人的步长信息di和航向角信息θi，结合从北斗接收机模块直接获
取到的行人位置信息，即为初始位置P0(N0,E0)，则可以递推出第n时刻的行人位
置Pn(Nn,En)，可由下式确定：
Nk=N0+Σi=0k-1dicosθi---(6)]]>Ek=E0+Σi=0k-1disinθi]]>其中，θi和di为第i次位移方向和位移距离，Nk为第k时刻的北向位置值，Ek为
第k时刻的东向位置值；将滤波估计误差结果对PDR解算出来的位置信息进行
相应坐标轴上的校正。
6.根据权利要求3或4所述的基于航迹推算的低成本北斗与MEMS紧耦合
定位方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：田增山，李泽，吴自鹏，金悦，周牧，张振源，林天瑜，王阳，金潇潇，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50
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