多运动形式下的行人三维定位方法研究

• 作者: 李擎 李超 赵辉
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 运动分类 时域特征 神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 82-86,96
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2016.05.018

摘要

针对行人复杂多变的运动形式给室内定位带来较大偏差的问题,提出了一种基于加速度时域特征的行人运动分类方法,并利用分类结果进行室内行人三维定位.利用垂直加速度的变化规律将加速度信号划分为连续的单步信号,计算单步周期内加速度信号的时域特征,基于BP神经网络和支持向量机设计一种二分树结构的分类器.经大量人员运动实验验证,该分类器对走、跑,上下楼梯3类运动形式的分类准确率接近100％,上、下楼梯的分类准确率为95％;在行人运动形式确定的情况下,利用不同的步长模型和航向信息进行室内三维定位,定位误差为1.5m.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李擎	北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室	76	438	9.0	18.0
2	赵辉	北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室	11	29	3.0	5.0
3	李超	北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室	15	85	5.0	9.0