买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明提出一种高精度室内定位方法，该方法包括两个方面，一方面为三维精确定位算法：首先利用超宽频带无线定位算法计算人体目标初始定位数据，得到原始定位坐标；然后利用二次加权最小二乘值算法计算原始定位坐标，得到估计坐标；最后将估计坐标代入卡尔曼滤波算法计算，得到精确三维定位坐标。另一方面为人体姿态鉴别方法：首先基于深度学习算法进行姿态鉴别模型的训练，之后将精确定位三维坐标输入训练后的姿态鉴别模型中，从而得到人体目标姿态鉴别结果。本发明解决了定位时信号抗干扰能力不强和不稳定的问题，显著提高了系统的定位精度，并且可对人体目标进行姿态鉴别，获取异常状态，以便及时处理。

主权项：1.一种高精度室内定位方法，其特征在于，包括：根据基站坐标和标签数据得到室内人体目标的原始定位坐标；将所述原始定位坐标输入第一定位模型进行二次加权最小值计算，得到估计坐标，所述第一定位模型的表述方式包括：其中x′,y′,z′为所述估计坐标，Wα2为第二次加权最小二乘值方法计算得到的第二估计值，从所述基站坐标中选定一个作为基准基站坐标，所述基准基站坐标为x1,y1,z1；所述第一定位模型包括第一加权最小二乘值计算单元和第二加权最小二乘值计算单元；所述第一加权最小二乘值计算单元的表述方式包括：Wα1＝GαTQ-1Gα-1GαTQ-1h1，其中Wα1为第一估计值，Q为服从高斯分布的噪声矢量协方差矩阵，为第一估计矩阵，h1为第一误差方程；所述第二加权最小二乘值计算单元的表述方式包括：其中Wα2为所述第二估计值，为第二估计矩阵Ψ1＝4B1covWα1B1＝diag{x0-x1,y0-y1,z0-z1,r10}，Ψ1为估计协方差矩阵，B1为估计对角矩阵，covWα1为估计协方差，h2为第二误差方程，所述第二误差方程h2根据所述第一估计值建立；将所述估计坐标输入第二定位模型，得到精确定位三维坐标，所述第二定位模型的表述方式包括其中为k时刻的精确定位三维坐标，Bk为k时刻的控制矩阵，为k时刻的人体目标运动的加速度a，Pk为k时刻的协方差矩阵；根据所述精确定位三维坐标进行异常姿态鉴别，得到人体姿态鉴别结果，其中包括获取所述精确定位三维坐标垂直方向中的多个特征均值向量，所述多个特征均值向量处于不同特征通道内；将所述多个特征均值向量输入姿态鉴别模型中，根据预设的相似度阈值判断所述人体目标是否处于异常姿态；若所述人体目标处于异常姿态，获取异常点坐标；将所述异常点坐标与预设跌倒状态阈值进行比对，判断人体目标是否处于跌倒状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 一种高精度室内定位方法、装置、设备及介质