2024年3月11日发(作者：奔驰smart最新报价)

第

５０

卷

　

第

２

期

　２０２１

年

２

月

　　

ActaGeodaeticaetCartorahicaSinica

gp

测

　

绘

　

学

　

报

Vol．５０

,

No．２

,

Februar

０２１

y

２

]:

引文格式

:

陈锐志

,

郭光毅

,

叶锋

,

等

．

智能手机音频信号与

MEM

测绘学报

,

S

传感器的紧耦合室内定位方法

[

J．２０２１

,

５０

(

２

)

１４３Ｇ１５２．

:/

DOI１０．１１９４７

j

．AGCS．２０２１．２０２００５５１．

,,,

CHENRuizhiGUOGuaniYEFenetal．TihtlＧcouledinterationofacousticsinalandMEMSsensorsonsmarthonesfor

gyggypggp

[],,()::/

indoor

p

ositioninActaGeodaeticaetCartorahicaSinica２０２１５０２１４３Ｇ１５２．DOI１０．１１９４７

j

．AGCS．２０２１．２０２００５５１．

g

J．

gp

陈锐志

,

郭光毅

,

叶

　

锋

,

钱

　

隆

,

徐诗豪

,

李

　

正

智能手机音频信号与

MEMS

传感器的紧耦合室内定位方法

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

,

湖北武汉

４３００７９

TihtlＧcouledinterationofacousticsinalandMEMSsensorson

gypgg

smarthonesforindoor

p

ositionin

pg

StateKeaboratorfInformationEnineerinnSurveinMainndRemoteSensinWuhan４３００７９

,

China

y

L

y

o

gg

i

yg

,

ppg

a

g

,

,,

CHENRuizhiGUOGuaniYEFenQIANLonXUShihao

,

LIZhen

gyg

,

g

,

g

solutionwasdeveloedbasedontheacousticranininalandmeasurementsfromotherbuiltＧinsensors．

pgg

s

g

,

FirstatwoＧsteimeofarrival

(

TOA

)

estimationmethodbasedonshortＧtimeFouriertransformand

p

t

enhancedcrossＧcorrelationis

p

erformedtoachieveanaccurateTOAestimate．Havinbtainedthe

g

o

,

accurateTOAestimatesstudiesonatihtlＧcouledinteratednaviationalorithmbasedonTDOAand

gypggg

PDRiscarriedout．ThealorithmtakestheadvantaeofthecomlementaritfPDRandacousticranin

ggpy

o

gg

observablestoeffectivelmrove

p

ositioninccuracnadnamic

p

ositionincenario．Inorderto

y

i

pg

a

y

i

yg

s

evaluatethe

p

erformanceofthe

p

roosedalorithm

,

fieldtestsforstaticcaseanddnamiccasewere

pgy

:,

AbstractBasedonthebuiltＧinsensorsofasmarthoneatihtlＧcouledinteratedindoor

p

ositionin

pgypgg

imrovementof３８．６６％comaredtotheleastsuaresolution

p

urelasedonacousticranin

ppqy

b

gg

,

observables．Forthednamictestcaseamethodbasedon

p

redictedstateofDolercomensationwas

yppp

,

carriedout．Inthestatictestcaseanaverae

p

ositioninccuracf０．２３８mwasachievedwithan

gg

a

y

o

beforefeedinothe

p

ositioninlorithm．Thetestresultsdemonstratedthat

p

ositioninccuracn

g

t

g

a

gg

a

y

i

,,

aliedforDolercorrectionsoftheTDOAobservables．FurthermoreasnchronousTOAcomensation

ppppyp

,

whichcausedbthefactthatTOAmeasurementsarenotestimatedinthesameeochwasalsoalied

yppp

dnamiccaseis０．５１３m．ComaredtothesolutionwithoutalinheDolercorrectionsandthe

ypppyg

t

pp

,

asnchronousTOAcomensationsthe

p

erformanceisimrovedb７．６４％．Threemobile

p

hones

(

Huawei

yppy

２

alorithmisconsistenceinallthreedifferent

p

hones．

g

:;;;;

KeordsindoorlocalizationsmarthoneacousticsinaledestriandeadreckoninmultiＧsourcefusion

y

w

pgpg

,)

w

,

Mate２０OnePlus６andGoolePixel３ereusedinthefieldtestthe

p

erformanceofthe

p

ositionin

gg

:;

FoundationsuortTheNationalKeesearchandDevelomentProramofChina

(

Nos．２０１６YFB０５０２２００

ppy

R

pg

;

T

;

T

２０１６YFB０５０２２０１

)

heNationalNaturalScienceFoundationofChina

(

No．９１６３８２０３

)

heChina

)

PostdoctoralScienceFoundation

(

No．２０２０M６８２４８０

摘

　

要

:

基于智能手机内置的传感器

,

开展了音频信号和

MEMS

传感器的紧组合室内定位研究

.

首先

,

将时频分析技术用于音频信号

T

提出了一种基于短时傅里叶变换和优化互相关方法的两步估

OA

估计

,

计方法

.

之后

,

研究了一种基于音频

T

静态测试的平均定位

DOA

和行人航迹推算的紧组合定位算法

,

精度为

０．

相比最小二乘方法提高了

３

针对动态定位中存在的问题

,

研究了一种基

２３８m

,

８．６６％

.

最后

,

于预测状态的多普勒效应补偿和异步到达时间补偿的方法

,

改正了

T

由分时播发架构及

DOA

估计中

,

２

,

相比于未做修正补偿的标准组合算法定位精度提高了

２

且测试的

３

款手机

(

华为

０．１０４m７．６４％

,

)

定位性能相当且无明显差异

.

Mate２０

、

OnePlus６

和

GoolePixel３

g

行人动态移动引入的多普勒时间偏差和位置误差

.

动态测试的平均定位精度和方差分别为

０．５１３m

和

１４４

Februar０２１Vol．５０No．２AGCS

y

２

:

htt

∥xb．sinomas．com

p

p

关键词

:

室内定位

;

智能手机

;

音频信号

;

行人航迹推算

;

多源融合

()

中图分类号

:

P２２８　　　　

文献标识码

:

A　　　　

文章编号

:

１００１Ｇ１５９５２０２１０２Ｇ０１４３Ｇ１０

)

国博士后科学基金

(

２０２０M６８２４８０

;;

基金项目

:

国家重点研发计划

(

国家自然科学基金

(

中

２０１６YFB０５０２２００

;

２０１６YFB０５０２２０１

)

９１６３８２０３

)

　　

高精度高可用的室内定位技术对人们未来的

生活起着至关重要的作用

,

是推动大众创新

、

万众

创业的科技源动力

,

是支撑新型基础设施建设

,

乃

至国家战略需求的重要组成部分

.

日前

,

北斗三

号全球卫星导航系统正式开通

,

在天基

、

地基增强

技术的辅助下

,

精度已可以满足绝大部分室外定

位需求

.

但由于卫星信号的遮挡

、

衰减和屏蔽

,

GNSS

定位技术在室内无法提供可靠的位置服

务

.

据统计

,

人们有

７０％~９０％

的时间是在室内

度过

,

同时随着城市化的不断加速

,

室内空间的面

积总和飞速增加

,

基于位置的服务

(

locationbased

１Ｇ２

]

.

阔的应用前景和重要的社会价值

[

力计

、

运动传感器等

.

基于智能手机的室内定位

技术也多种多样

,

根据信号物理类型可分为

:

射频

[[

３

]

Ｇ７

]

Ｇ９

]

、、)、

蜂窝信号

[

信号

(

音频信

WiFi

４

BLE

８

]]

１０Ｇ１１

]

１２Ｇ１３１４

]

１５Ｇ１６

、、、.

号

[

图像

[

地磁场

[

运动信号

[

表

１

对比了基于智能手机室内定位技术特点及典

型精度

.

不难看出

,

表

１

中总结的室内定位技术

１７

]

,

都有各自的优势以及局限性

[

单一的定位技术

难以做到像室外环境的

GNSS

一样的普适性

.

此外

,

新款智能手机支持的室内定位技术

(

UWB

、

)

均有着不错的商用推广

WiFiRTT

、

５G

、

BLE５．１

潜质

,

但到目前为止室内定位技术尚未明了

,

其主

要受制于

:

绝大部

①

室内建筑隔绝

GNSS

信号

,

分情况下无法定位

;

定位场

②

室内环境拓扑复杂

,

景多样

;

电信道环境复杂

;

③

室内声

、

④

用户行为

复杂多变

,

运动轨迹难以预测

;

⑤

智能手机的搭载

的传感器性能有限

.

,)

的大量需求与应用已经从室外转向

serviceLBS

了室内

.

因此

,

高精度室内定位技术具有非常广

随着智能手机飞速发展

,

其计算能力也越来

越强劲

,

搭载的传感器也越来越丰富

,

其中可用于

室内定位的包括

:

射频传感器

、

麦克风

、

摄像头

、

磁

表

１　

基于智能手机的室内定位技术特点及其精度

Tab．１　Thecomarisonofindoor

p

ositionintechnoloasedonsmart

p

hone

pggy

b

传感器定位源

蜂窝信号

精度

１~５００m

(///

２３４５G

)

)

３~２０m

(

RSS

射频传感器

WiFi

１~２m

(

RTT

)

)

＜１m

(

CSI

特点

//

２３４G

定位精度低

,

５G

能够提供高精度定位服务

指纹数据库的更新

、

维护工作繁重

,

定位性能严重依赖数据库更新频率和精

度

;

基于信号衰减模型的测距极易受到环境的影响

;

由于手机系统的限制

,

扫描频率受到严重制约

需要配套支持

MC

协议的

W

同一时间热点响应个数有限

iFi

热点

,

需要制定的网卡

,

指纹法同依赖指纹库的实时性

;

基于

CSI

的测角方法计算

量大

,

容易受到环境影响

需布设信标

,

且布设密度高

,

单个信标成本低

,

且作用范围小

;

基于信号衰减

模型的测距极易受到环境的影响

单基站定位

,

计算量大

、

系统复杂度高

、

基站天线成本高

,

响应用户个数有限

辅助判别定位区域

需要预先建立图像特征库

,

无法进行全局匹配

,

定位精度受环境纹理

、

拍摄

条件影响

需要预先建立特征库

,

定位精度受环境磁场分布影响

,

无法初始化

相对定位

,

定位精度跟传感器器件精度

、

用户运动状密切相关

需专业布设发射端

,

音频信号在时分

、

频分

、

空分的基础上

,

需其他定位手段

低功耗蓝牙

０．３~１m

(

AOA

)

０．０３~０．６m

０．１m

＜１０％

行进距离

１~５m

)

１~３m

(

RSS

麦克风

摄像头

磁力计

运动传感器

可听波段声波

图像

地磁场

行人航迹推算

具有成本低

、

　　

基于音频信号的室内定位技术

,

精度高

、

兼容性好的特点

,

非常适合消费级智能手

机的室内定位场景

,

直接使用智能手机内置的麦

克风

,

无须增加额外的设备

.

但是

,

相比于无线射

频信号

,

音频信号无法获得很高的更新频率

,

进而

无法获得单位时间内具有统计意义的观测值

.

因

此单次的信号到达时间估计精度

,

直接影响了定

位系统的精度及可用性

.

由于室内环境复杂

,

衰

减

、

混响效应严重

,

直接造成直达经的能量大幅度

１８

]

.

在行人动态

衰减甚至消失

,

造成较大的误差

[

第

２

期陈锐志

,

等

:

智能手机音频信号与

MEMS

传感器的紧耦合室内定位方法

１４５

定位导航场景中

,

由人体或物体遮挡引发的

“

漏检

数量无法满足定位最低要求

,

导致定位失

TDOA

)

败

.

此外

,

分时播发的策略和声速的缘故

,

使得运

同时与声源的相对运动会造成多普勒效应

,

在到

达时间估计中引入一个或正或负的偏差

,

需要进

行补偿

.

针对以上问题

,

本文提出了一种两步音

(,

和音频信号的

edestriandeadreckoninPDR

)

pg

频信号到达时间检测算法

,

利用行人航迹推算

,

,

测

”

使得到达时间差

(

timedifferenceofarrival

径

、

反射面

,

反射路径长度各不相同

,

智能手机接

收到的声音信号可以看作是不同能量与时延信号

的叠加

,

可定义为

动状态下的行人检测到的到达时间时是异步的

,

,;

imulseresonseCIR

)

α

pp

i

为路径的衰减系数或

式中

,

为室内环境的信道脉冲响应

(

h

(

t

)

channel

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定位,信号,音频,时间,到达,方法