为解决现有零速校正算法对不同步态适用性较弱的问题以及航向误差随时间发散引起的定位误差问题，提高行人定位系统的定位精度，本课题在不提高成本和无外界信号的情况下，从算法和信息源选取的角度上做出改进，最终实现行人在任意步态下的自主式实时定位功能。具体研究内容如下： （1）给出了基于足绑式惯性传感器的行人定位系统基本框架和误差抑制算法；具体给出了基于足绑式惯性传感器行人定位的数学模型和误差抑制算法基本原理，在此基础上分析了误差抑制算法的优缺点；其次，利用卡尔曼滤波算法对惯性传感器输出信息进行定位解算，并对了卡尔曼滤波器相关参数的设置进行了研究；最后针对定位算法进行仿真分析。 （2）针对WLAN盲区，使用径向基函数神经网络算法在WLAN信号失效时进行预测，保证观测信息的连续性；针对磁力计误差，学习并建立磁力计误差模型，并使用最优椭球拟合算法进行误差补偿，进一步提升室内行人定位精度。针对多传感器融合算法中量测噪声不再满足滤波条件的问题，基于正交性原理使用滤波新息不断更新量测噪声协方差阵，从而提升室内行人定位的精度。 （3）提出了基于模糊逻辑的自适应零速区间调整算法，针对行人不同运动特征，自适应的调整零速检测窗口长度，提高了对行人运动状态判断的可靠度；在准确判断出行人运动状态后，提出了基于正反向滤波的误差抑制算法，并建立了相应的行人运动数学模型，提高了行人定位误差抑制算法的精度；最后针对改进后的算法进行了实测试验与仿真分析。 （4）给出了多惯性传感器行人定位系统的硬件架构，结合单惯性传感器行人定位系统工作原理及多惯性传感器信息融合框架，建立了等式约束滤波模型，选取适当的等式约束关系对多个惯性传感器采集到的信息进行数据融合，并分别对改进后的行人定位算法进行仿真与实现；最后，使用Mti-G710微型惯性器件和超声波定位模块进行了行人定位试验，并使用不同算法实现室内行人的定位，通过对比分析试验结果分析所提算法的正确性。

哈尔滨工程大学

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