| 基于粒子滤波和概率神经网络的步行者定位参数校正 |
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| 引用本文： | 孙作雷,茅旭初,张相芬,田蔚风.基于粒子滤波和概率神经网络的步行者定位参数校正[J].上海交通大学学报,2009,43(6). |
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| 作者姓名： | 孙作雷 茅旭初 张相芬 田蔚风 |
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| 作者单位： | 孙作雷,茅旭初,田蔚风,SUN Zuo-lei,MAO Xu-chu,TIAN Wei-feng(上海交通大学,仪器科学与工程系,上海,200240);张相芬,ZHANG Xiang-fen(上海师范大学,信息与机电工程学院,上海,201418)
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 粒子滤波 动作识别 航位推算 概率神经网络 步行者定位 |
Parameter Correction Based on Particle Filter and Probabilistic Neural Network for Pedestrian Positioning |
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| SUN Zuo-lei,MAO Xu-chu,ZHANG Xiang-fen,TIAN Wei-feng.Parameter Correction Based on Particle Filter and Probabilistic Neural Network for Pedestrian Positioning[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2009,43(6). |
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| Authors: | SUN Zuo-lei MAO Xu-chu ZHANG Xiang-fen TIAN Wei-feng |
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