基于GNSS/MEMS/WiFi/UWB优化组合的自适应室内外无缝定位

The efficient, accurate, adaptive and ubiquitous 3D indoor and outdoor positioning and navigation is a research frontier around the world. Supported by geospatial information of buildings, this project will collect and analyse the data from GNSS receivers, Foot-Mounted IMU, WiFi and UWB. Focusing on quantitative analysis, data mining, data fusion, data modelling, accuracy analysis and quality control, it will develop a ubiquitous positioning platform that is able to auto-switch between indoor and outdoor modes. Furthermore, the research will consider journey scenarios that start at outdoor open area and ends at pure indoor area, passing the outdoor area with vulnerable satellite signal and a buffer area. Applying multidisciplinary theories and methods, conducting a series of indoor and outdoor experiments, developing advanced algorithms, using computer simulation and comprehensive analysis, the applicants will concentrate on defining the spatial-time datum and the signal structure of multi-sensor integration system, optimising wireless sensor network and positioning algorithms, integrating ranging sensors/non-ranging sensors and wireless sensors/wired sensors, building indoor and outdoor GNSS/MEMS/Wireless signal model, obtaining related positional parameters and developing accuracy estimation approaches. Relying on extensive tests conducting in the professional international laboratories, this project will eventually develop an adaptive ubiquitous indoor and outdoor positioning system with both GNSS and terrestrial based geo-location techniques. The project will contribute to solving positioning modes switching problem between different scenarios and providing technical support for seamless navigation applications.

如何实现廉价、高精度、自适应的室内外三维无缝导航定位是目前国际上亟待解决的技术瓶颈问题。本项目以GNSS、MEMS、WiFi、UWB为主要数据采集手段，辅以建筑物的空间地理信息，以定量分析、信息挖掘、优化组合、自动建模、精度分析及控制为特点，以室外空旷区→室外卫星信号脆弱区→室内外过渡区→室内区域全空间无缝定位为主线，运用多学科理论与方法，结合室内外实验，算法研究，模拟仿真，数据挖掘与综合分析，系统研究基于多元传感器集成的室内外无缝定位时空基准和信号体制，无线传感网络优化和定位算法，测距与非测距、无线与非无线传感器的室内外三维融合定位，GNSS/MEMS/无线信号室内外优化组合模型，解决相关位置参数获取及精度估计与控制方法，确立多重导航信号覆盖下室内外复杂空间自适应优化无缝定位模式。本项目的研究可为解决连续、自主、实时、高精度的室内外无缝衔接导航应用提供有效的技术支撑。

针对室内外无缝高精度定位的需求，本项目以WiFi、PDR、UWB、MEMS为主要数据采集手段，辅以建筑物的空间地理信息，确立多重导航信号覆盖下室内复杂空间自适应定位模式。主要成果包括：（1）构建了WiFi/UWB/Zigbee/RFID/ Bluetooth /INS室内定位综合实验场，解决了室内定位综合实验和测试平台问题。（2）系统研究了WiFi信号指纹定位的原理和方法。针对该方法计算量大不能满足手机平台应用的问题，提出利用K-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理，降低算法计算量，提高了系统的定位实时性。针对WiFi信号不稳定造成的单点定位跳动问题，提出利用卡尔曼滤波对定位结果进行降噪处理，提高了定位精度。分析了人员朝向对定位结果的影响，得出分方向采集指纹库可以提高定位精度的结论。（3）分析了UWB信号机制、定位原理以及影响其定位精度的关键因素，并通过实验探讨了UWB传感器布设方案和UWB信号穿透性对定位精度的影响。（4）研究了基于运动模型的MEMS行人航位推算定位方法，提出了波峰检测算法、自相关分析算法、自适应波峰检测算法的计步优化算法；提出一种基于加速度量测幅值进行零速检测的计步方法，建立了步频线性模型，解决了加速度在积分过程中出现较大的累积误差问题。（5）分别利用EKF和UKF算法实现了PDR和WiFi定位的融合，实验表明UKF针对强非线性模型的融合定位优于EKF。（6）完成了室内导航定位系统的设计，研发了室内多源传感器融合定位算法，开发实现了基于移动平台的室内三维导航系统。本项目的研究为解决连续、自主、实时、高精度的室内外无缝导航应用提供了有效的技术支撑。.项目共发表15篇学术论文，其中5篇SCI，6篇EI，授权1项发明专利，1部专著，6项软件著作权，培养研究生18名。

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