基于粒子滤波和概率神经网络的步行者定位参数校正

采用粒子滤波器融合全球卫星导航系统GPS和可穿着传感器的测量值,并利用概率神经网络作为分类器,依据从固定时长加速度采样中提取的特征,识别步行者的动作状态,减小了航向角测量误差、步幅估计误差和步数统计误差对航位推算结果的影响,校正了定位参数.通过分析加速度的振动特征估算步行者实时步幅,采用时长比例等效的方法同步采样,进一步优化了系统模型.实验表明,该方案具有较好的定位效果....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Shànghăi jiāotōng dàxué xuébào 2009 (6), p.885-889
1. Verfasser:	孙作雷茅旭初张相芬田蔚风
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	动作识别概率神经网络步行者定位粒子滤波航位推算
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Beschreibung
Zusammenfassung:	采用粒子滤波器融合全球卫星导航系统GPS和可穿着传感器的测量值,并利用概率神经网络作为分类器,依据从固定时长加速度采样中提取的特征,识别步行者的动作状态,减小了航向角测量误差、步幅估计误差和步数统计误差对航位推算结果的影响,校正了定位参数.通过分析加速度的振动特征估算步行者实时步幅,采用时长比例等效的方法同步采样,进一步优化了系统模型.实验表明,该方案具有较好的定位效果.
ISSN:	1006-2467