基于先验特征的矿下人员定位校准方法

• 作者: 关新平 孙小芹 李岳峰 袁亚洲
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 多传感器 线性判别分析 随机森林 先验特征
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1323-1329
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT170749

摘要

针对目前人员定位方法普遍存在易受环境影响,累计误差大等问题,该文提出一种利用地图先验知识与井下人员行进方向识别相结合的位置校正方法.该方法首先通过线性判别分析(LDA)降低传感器特征集的维度,之后利用随机森林(RF)与设置阈值的方法对井下人员的行进方向分类并标记特殊点,将特殊点与巷道结构的先验知识进行匹配,修正并更新通过步行者航位推算算法(PDR)得到的井下人员的初步运动轨迹.实验结果表明:LDA的预处理方法能够有效提高后续分类器的精度高达6％以上.该文提出的位置估算方法能够有效减小累积误差,具有较高的准确性和鲁棒性,活动识别精度能够达到98％,可以实现可靠的实时定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关新平	上海交通大学电子信息与电气工程学院	31	194	9.0	12.0
2	袁亚洲	燕山大学电气工程学院	5	26	3.0	5.0
6	孙小芹	燕山大学电气工程学院	1	1	1.0	1.0
7	李岳峰	燕山大学电气工程学院	1	1	1.0	1.0