基于動態窗口的PCA運動方向估計
基于位置信息的服務（location-based service，簡稱LBS）已經變得越來越重要，且目前大部分應用都采用基于衛星的全球定位系統．然而，在室內環境下，衛星信號會受到建筑物的遮擋導致大量位置盲區的出現，且目前衛星定位方法的精度暫時無法滿足室內定位的要求．另一方面，室內環境的復雜布局對定位方法也構成了各種挑戰，如多徑傳播、非視線條件、信號衰減、噪聲干擾等．因此，構建一個穩定的、高精度室內定位系統成為了近些年的研究熱點．
采用航位推算的室內定位方法通過位置迭代進行定位更新．該方法一般需要解決兩個問題：獲取運動距離和測量運動方向．運動距離一般使用步長與步數的乘積來表示．步長估計一般使用固定步長或通過經驗學習來獲取：計步算法主要可分為：峰值檢測、過零檢測、模板匹配等．由于人體運動步態存在較大差異，且同一個人在不同環境和條件下的步態特征也會發生變化，因此為了獲取理想的計步效果，一般通過經驗值來調整計步算法的參數．方向測量主要使用的是磁場傳感器和陀螺儀．通過磁場傳感器可以獲得目標運動的絕對方向，但磁場傳感器易受電磁干擾的影響，特別是在室內環境中存在大量軟磁體和硬磁體。通過陀螺儀積分可以檢測目標運動過程中方向的變化，且陀螺儀不受外界環境的影響．但使用陀螺儀僅能獲取目標運動的相對方向，需要借助磁場傳感器或其他方法進行方向的初始化．由于室內定位系統對方向誤差較為敏感，因此目前在進行方向測量時一般選用多種傳感器進行數據融合．而在實際應用中，手機指向和目標運動方向存在一定的偏離，即存在手機指向與目標運動方向不一致問題，因此在定位過程中一般需要固定手機姿態．
本文首先針對計步算法的閾值設定問題，提出了一種基于有限狀態機的閡值自學習算法．通過該算法可以在較短的時間內（10s）獲取一個較為準確的閡值，然后利用該閾值使用同樣的狀態機進行計步．在計步的同時，對連續的步態過程進行分割，并將分割結果作為動態窗口進行PCA分析，以獲取目標運動的方向．最后，利用PCA分析結果和運動步態模型中加速度的變化規律來處理180°模糊問題，并對處理后的結果作進一步分析，提高了算法的精度和穩定性．
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