【摘 要】
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为了更加精确地判别基于微惯性测量单元（Inertial Measurement Unit， IMU）的行人定位信息，本文深入研究了传统行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning， PDR）算法模型，发现传统算法所采用的判别条件单一且精准度不高。针对传统算法中步长估计模型不准确的问题，本研究首先提出一种基于扩展卡尔曼滤波的误差补偿优化算法，以实现 IMU内集成的加速度计、陀螺仪
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会面上项目（52175531）;国家自然科学基金委员会青年科学基金项目（11704053）；
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为了更加精确地判别基于微惯性测量单元（Inertial Measurement Unit， IMU）的行人定位信息，本文深入研究了传统行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning， PDR）算法模型，发现传统算法所采用的判别条件单一且精准度不高。针对传统算法中步长估计模型不准确的问题，本研究首先提出一种基于扩展卡尔曼滤波的误差补偿优化算法，以实现 IMU内集成的加速度计、陀螺仪等传感器的误差补偿。将优化后的原始数据放入BP神经网络算法对单参数步长估算经验模型进行训练。实验结果表明，基于BP神经网络融合基础模型的步长算法相比单纯的基础步长模型，闭环精度提高了0.3%以上，开环误差减小了8.5倍，基于BP神经网络的改进PDR算法可以有效抑制惯性算法的误差发散。
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