公开(公告)号：CN117419706A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311353762.5

申请日：2023-10-18

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 严素清 ,  苏雅兰 ,  肖建明 ,  纪元法 ,  付文涛 ,  赵松克 ,  梁维彬 ,  贾茜子

IPC: G01C21/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本申请适用于室内定位领域，提供了一种基于多特征驱动的神经网络地磁定位方法、计算机可读存储介质及计算机设备。所述方法包括：接收移动终端采集的地磁信号和传感器信息，创建用于地磁定位和步长估计的多维数据集；基于ResNet‑GRU‑LSTM神经网络模型进行地磁定位估计，得到预测的地磁定位结果；利用层级GRU神经网络模型得到用于预测得到行人航迹推算PDR定位的步长、步频和方向角；根据步长、步频和方向角以及地磁定位结果，通过粒子滤波进行地磁辅助多特征驱动的PDR定位，得到目标最终的位置。本申请能有效消除地磁定位和PDR定位带来的模糊定位误差和异常值，从而显著提高了定位性能，可以有效缓解设备的异构性，并具有很强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN116907480A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310765022.6

申请日：2023-06-27

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  南宁桂电电子科技研究院有限公司

Inventor： 严素清 ,  苏雅兰 ,  肖建明 ,  纪元法 ,  孙安青 ,  梁维彬 ,  贾茜子

IPC: G01C21/08 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明涉及室内定位技术领域，具体涉及一种基于层级双向LSTM和航迹推算的地磁导航方法，包括采集地磁和传感器信息并进行预处理；基于预处理数据构建多维度地磁特征后进行归一化；基于多维地磁序列对层级双向LSTM神经网络进行训练，将多维度地磁待测数据输入到训练好的神经网络模型中进行地磁定位估计；采用非线性步长估计模型进行步长估计；基于采集的数据得到航向角；获取待测目标初始位置后，通过航向角和行人步长计算出行人移动后的位置坐标；剔除地磁定位和位置坐标的异常点并进行融合定位，得到定位估算结果，解决了现有定位技术的定位精确度与成本难以平衡的问题，对于不同的移动终端和场景具有很大的通用性和灵活性。