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申请/专利权人：南京高美吉交通科技有限公司;南京地铁建设有限责任公司;北京城建设计发展集团股份有限公司

摘要：本发明公开了基于智能通信的行径轨迹位置获取方法，通过蓝牙智能通信工具，接收n个蓝牙信标的信号，根据信号强度和蓝牙空间位置信息，得出待测体的蓝牙位置；然后按固定的时间间隔，采集加速度计、地磁传感器和陀螺仪传感器的数据，利用陀螺仪输出的角速度实现对待测体行径轨迹水平和竖直朝向角的预判；对加速度数据和角速度数据做傅里叶变换，得到待测体行径的步频；根据加速度的值，实现对待测体步长的计算；最后根据蓝牙位置与传感器信息，利用扩展的卡尔曼滤波器对这些数据进行融合，得到待测体的位置，为待测体提供延伸服务，在低成本高效率的前提下，精准地完成复杂环境下的径行轨迹位置获取和定位。

主权项：1.基于智能通信的行径轨迹位置获取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，通过蓝牙智能通信工具，接收n个蓝牙信标的信号，根据信号强度和蓝牙空间位置信息，得出待测体的蓝牙位置；S2，按固定的时间间隔，采集加速度计、地磁传感器和陀螺仪传感器的数据，利用陀螺仪输出的角速度实现对待测体行径轨迹水平和竖直朝向角的预判；对加速度数据和角速度数据做傅里叶变换，得到待测体行径的步频；根据加速度的值，实现对待测体步长l的计算；S3，根据蓝牙位置与传感器信息，利用扩展的卡尔曼滤波器对这些数据进行融合，得到待测体的位置，所述步骤进一步包括：S31，对待测体位置进行建模，其状态矩阵xk为： 其中，表示待测体行径了k步后的位置坐标；表示待测体行径了k步后的朝向；表示第k步的步长；表示待测体行径了第k步时的水平方向的朝向角的变化量；表示待测体行径了第k步时的竖直方向的朝向角的变化量；为系统过程噪声变量；其量测方程为： 其中，表示通过蓝牙智能通信工具得到的待测体空间坐标；表示通过传感器预估得到的待测体步长；表示传感器中得出的朝向角数据；表示朝向角的变化量；表示系统观测噪声变量，设定系统的状态方程和量测方程为： S32，标称轨迹方程的线性化:S321,将状态方程中的非线性函数在的邻域做一阶泰勒级数展开，得到线性化的状态方程： 其中，为时刻到时刻的状态转移矩阵; 将状态方程带入即可得状态转移矩阵： S322,对将观测方程中的非线性函数在的邻域做一阶泰勒级数展开，得到线性化的量测方程： 其中，为时刻的量测矩阵： 将量测方程带入即可得量测矩阵： S33，根据经典卡尔曼滤波的方法进行状态的最优估计：S331,状态一步预测： 其中，为时刻的待测物状态值，其初始值为，是将代入线性化后的状态方程得到的时刻的待测物状态预测值，即乘客的坐标信息；S332,中间值计算： 其中，为均方误差的预测值，为均方误差的最优估计值，初值为，为卡尔曼滤波增益，为系统过程噪声的协方差矩阵，表示系统观测噪声的协方差矩阵，表示单位矩阵；S333，依据时刻的待测物状态值和卡尔曼滤波增益即可得到最优的状态估计值： 。

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