一种基于智能手机场景识别的室内外无缝定位算法制造技术

本发明专利技术公开一种基于智能手机场景识别的室内外无缝定位算法，该方法包括：将大众日常活动场景分为室外区域、室外过渡区域、室内过渡区域、室内区域四部分，在这四种场景下，获取并分析智能手机全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)原始观测数据,利用智能手机收到GNSS信号的卫星数量及载噪比作为观测特征建立隐马尔科夫模型，利用维特比算法进行室内外场景判别。根据场景识别结果在不同区域选用不同的定位算法，室外区域采用高精度GNSS定位算法，室内区域采用蓝牙定位算法，室内外过渡区域采用融合定位算法。利用本发明专利技术提出的定位算法，能够在过渡区域1m以内的定位精度。内的定位精度。内的定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能手机场景识别的室内外无缝定位算法


[0001]本专利技术属于室内定位
，具体涉及一种基于智能手机场景识别的室内外无缝定位算法。

技术介绍

[0002]在万物互联的时代，各行各业对位置服务有着极大的需求，智能手机是人们连接物联网的最重要的载体之一，如何充分利用智能手机中的硬件设备与网络通信，有效提升智能手机的定位精度并完成室内外无缝切换，对人们的生活有着积极意义。
[0003]近年来，随着移动互联网的发展和定位技术的日益成熟，基于位置的服务越来越多的出现在人们的生活中。在室外已经得到广泛应用的全球卫星导航系统GNSS由于信号衰减的问题，在室内难以提供高精度定位服务。与此同时，由于智能手机的普及，多种基于智能手机的室内定位方法也成为研究热点。但在日常生活中，人的活动往往是室内和室外交替的过程，因此室内外无缝定位成为研究热点。场景识别在室内外无缝定位过程中发挥着重要作用，利用场景识别结果选择合适算法，从而实现高精度、高连续性的室内外无缝定位。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：基于上述
技术介绍
，针对现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能手机场景识别的室内外无缝定位算法，其特征在于，该定位算法包括以下步骤：(1)根据用户的活动范围，将活动区域分为室外区域、室外过渡区域、室内过渡区域、室内区域四部分；(2)分别在四种活动区域下，利用智能手机获取GNSS原始观测数据，以可见卫星数以及可见卫星的载噪比之和作为观测特征，统计其在四种场景下的均值和方差，分别建立隐马尔科夫模型；(3)在(1)
‑
(2)步骤的基础上，在用户行走过程中，统计智能手机每秒观测到的观测特征，即步骤(2)的可见卫星数以及可见卫星的载噪比之和，计算这两种观测特征在步骤(2)中建立的四种隐马尔可夫模型中出现的概率，并将计算出的概率保存；(4)设置滑动窗口大小为5秒，即以当前时刻为最后一秒，向前计算4秒，以这5秒的观测特征为一个观测序列，并记录下每秒对应观测特征在步骤(2)中计算出的概率，所述观测特征即步骤(2)的可见卫星数以及可见卫星的载噪比之和；(5)根据步骤(4)中选取的观测序列及其概率，利用维特比算法，判断产生该观测序列所属的活动区域；(6)根据场景判断结果，采用不同的定位算法，室外区域采用GNSS定位算法定位，室内区域采用蓝牙定位算法定位，室内外过渡区域采用融合定位算法定位。2.根据权利要求1所述的一种基于智能手机场景识别的室内外无缝定位算法，其特征在于，步骤(2)中建立隐马尔科夫模型方法如下：在不同场景下利用Android智能手机提供的GNSS原始数据接口获取观测数据，以可见卫星数以及可见卫星的载噪比之和作为观测特征，计算四种场景下两种观测特征的均值和方差，根据其均值和方差分别建立四种不同场景下的隐马尔科夫模型，模型数学表达如下：λ＝[N,M,A,B,β]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，N表示隐含状态的数量，隐含状态指当前用户所处场景，包含四个隐含状态，分别是室外区域、室外过渡区域、室内过渡区域及室内区域；M表示每种状态下观测值的种类数，包括可见卫星数以及可见卫星的载噪比之和两种观测值；A表示转移概率分布矩阵，即各隐含状态之间的转移概率；B表示混淆矩阵，表示观测变量在各隐含状态下的概率分布；β表示各个隐含状态初始时的概率分布。3.根据权利要求2所述的一种基于智能手机场景识别的室内外无缝定位算法，其特征在于，步骤(3)中的概率计算方法如下：根据智能手机每秒获取的GNSS原始观测数据，统计出当前状态所获取到的可见卫星数及其载噪比之和作为观测特征，计算该观测特征在步骤(2)中建立的四种隐马尔可夫模型中出现的概率，计算公式为：其中，μ
j
、σ
j
表示隐含状态为s
i
时的观测特征的期望和标准差，o
j
表示观测特征。4.根据权利要求3所述的一种基于智能手机场景识别的室内外无缝定位算法，其特征在于，步骤(4)中，设置滑动窗口大小为5秒，以当前时刻为最后一秒，向前计算4秒，以这5秒的观测特征为一个观测序列，并记录下每秒对应观测特征在步骤(3)中计算出的概率，观测
序列表示为：O＝[o
t
‑4,o
t
‑3,o
t
‑2,o
t
‑1,o
t
]其中，O代表观测序列，o
t
代表当前时刻t的观测特征；根据步骤(3)中计算出的概率，利用维特比算法，判断产生该观测序列所属的用户状态区域序列：S＝[s
t
‑
4 s
t
‑
3 s
t
‑
2 s
t
‑
1 s
t
]其中，s
t
即为当前用户所处区域。5.根据权利要求4所述的一种基于智能手机场景识别的室内外无缝定位算法，其特征在于，步骤(5)中，根据场景判断结果，采用不同的定位算法，室外区域采用高精度GNSS定位算法，室内采用蓝牙定位算法，室内外过渡区域采用融合定位算法，具体如下：式中，代表定位结果，X
G
代表GNSS定位结果，X
GP
代表GNSS与手机惯性器件融合定位结果，X
BP
代表蓝牙与手机惯性器件融合定位结果，s1,s2,s3,s4分别代表室外区域，室外过渡区域，室内过渡区域以及室内区域，其中，X
G
＝[N
G E
G
],X
B
＝[N
B E
B
]，N
G

【专利技术属性】
技术研发人员：高成发，刘琦，张瑞成，朋子涵，尚睿，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：