一种基于LSTM和注意力机制的改进PDR室内定位方法

    公开(公告)号:CN116465412A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310447533.3

    申请日:2023-04-24

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 一种基于LSTM和注意力机制的改进PDR室内定位方法,包括以下步骤:编写数据采集软件,获取智能手机内部IMU数据。使用AdaBoost提升决策树的分类性能,实现提升树算法,根据加速度数据一系列特征值实现行人运动状态识别;根据识别出的运动状态,设置不同的阈值,利用波峰双阈值法实现步态识别;构建步长估计模型,搭建基于Attention机制改进的LSTM模型,并利用已采集的数据集进行训练、测试。将采集到的实时加速度计和陀螺仪数据投入已训练的模型以实现PDR过程中的步长估计;使用陀螺仪和磁力计数据,利用四元数姿态解算方法实现PDR过程中的航向估计,同时根据识别出的运动状态约束相关参数,减少PDR系统的误差,最终结合已获得的步长,完成行人室内定位。

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