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公开(公告)号：CN110118560B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201910450526.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 东北大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及室内定位技术领域，提供一种基于LSTM和多传感器融合的室内定位方法。首先通过手机的加速度计、地磁传感器、陀螺仪分别采集行人的三轴加速度、三轴磁力值、三轴角速度，及位置坐标数据，并对数据集进行预处理；然后利用WiFi信息对行人进行粗定位，计算行人的初始位置；再利用三轴加速度数据对行人进行计步并进行步长估计，利用三轴磁力值数据和三轴角速度数据对行人进行方向估计，形成行人运动模型，对行人位置进行估算；接着构建并训练行人定位的LSTM模型，利用训练后的LSTM模型对行人位置进行预测；最后对上两步中计算出的行人位置进行卡尔曼滤波融合，完成对行人的定位。本发明能够提高室内定位的精度，且成本低、容易部署。
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公开(公告)号：CN110118560A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910450526.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 东北大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及室内定位技术领域，提供一种基于LSTM和多传感器融合的室内定位方法。首先通过手机的加速度计、地磁传感器、陀螺仪分别采集行人的三轴加速度、三轴磁力值、三轴角速度，及位置坐标数据，并对数据集进行预处理；然后利用WiFi信息对行人进行粗定位，计算行人的初始位置；再利用三轴加速度数据对行人进行计步并进行步长估计，利用三轴磁力值数据和三轴角速度数据对行人进行方向估计，形成行人运动模型，对行人位置进行估算；接着构建并训练行人定位的LSTM模型，利用训练后的LSTM模型对行人位置进行预测；最后对上两步中计算出的行人位置进行卡尔曼滤波融合，完成对行人的定位。本发明能够提高室内定位的精度，且成本低、容易部署。
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公开(公告)号：CN108462939A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810253960.7
申请日：2018-03-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种地磁时序分析的室内定位方法，步骤为：将室内环境进行多路径划分，并匀速采集每条路径的地磁时序数据，对地磁时序数据进行预处理，得到训练集合；找出训练集合中的特征点，并根据特征点对地磁时序数据进行数据分段；将定位过程中手机采集到的地磁时序数据作为测试集，使用升频策略对测试集中的地磁时序数据样本进行插值；将定位过程中手机采集到的数据作为测试集，识别出测试集中的特征点，并使用分类算法将其与训练集中的特征点做匹配；计算特征点分段的数据的距离累积矩阵并找到测试集匹配的位置，实现室内定位。本发明使用特征点对时序数据进行分段，分类之后计算相似度获得用户位置，大大的提高了算法的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN108462939B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810253960.7
申请日：2018-03-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种地磁时序分析的室内定位方法，步骤为：将室内环境进行多路径划分，并匀速采集每条路径的地磁时序数据，对地磁时序数据进行预处理，得到训练集合；找出训练集合中的特征点，并根据特征点对地磁时序数据进行数据分段；将定位过程中手机采集到的地磁时序数据作为测试集，使用升频策略对测试集中的地磁时序数据样本进行插值；将定位过程中手机采集到的数据作为测试集，识别出测试集中的特征点，并使用分类算法将其与训练集中的特征点做匹配；计算特征点分段的数据的距离累积矩阵并找到测试集匹配的位置，实现室内定位。本发明使用特征点对时序数据进行分段，分类之后计算相似度获得用户位置，大大的提高了算法的时间复杂度。
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