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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种基于人类活动识别辅助行人航位推算的室内定位方法，属于智能手机室内定位导航技术领域。首先在离线阶段利用终端中的MEMS传感器进行多通道数据采样，并对采样数据进行缺失填补、窗口滑动和滤波等预处理操作，并标注创建离线数据集；然后构建并使用Wavelet‑CNN深度学习网络对预离线数据集进行训练和测试，得到人类活动识别模型；最后在线实时定位阶段，基于人类活动识别模型识别用户不同运动状态并自适应调整行人步数检测及步长估计算法，在终端实现室内定位。该方法能够准确识别多种复杂的人类运动状态，通过结合人类活动识别技术，减少了传统行人航位推算方法的累积误差，提高了定位精度，大大降低了定位误差，具有较强的鲁棒性和有效性。

主权项：1.一种基于人类活动识别辅助行人航位推算的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1在离线阶段，利用终端的MEMS传感器进行多通道采样，对采样数据进行缺失填补、窗口滑动和滤波处理，并对处理后的采样数据标注状态创建离线数据集；2构建Wavelet-CNN深度学习网络，将步骤1得到的离线数据集使用Wavelet经过分解重组后，输入Wavelet-CNN深度学习网络进行多次迭代训练，得到训练好的人类活动识别模型；3在线阶段，将终端内置传感器采集的实时数据输入到训练好的人类活动识别模型中，实时得到人类当前活动状态；4基于终端内置传感器采集的实时数据，通过窗口滑动检测峰值的方式进行不同活动状态下的步数检测；5通过人类活动识别辅助的步长估计算法计算人类不同活动状态下的步长；6将终端内置传感器采集的实时数据进行融合得到的航向角，并将航向角及步骤4得到的步数检测结果和步骤5得到的步长估计结果进行融合，实现基于人类活动识别辅助行人航位推算的室内定位，准确推算复杂人类活动模式下的行人轨迹；其中，步骤4的具体实现方式为：401设置滑动窗口长度为K，并设置不同活动状态下给定阈值δother、动态阈值diffthreshold和滑动窗口时间间隔ΔTthreshold；402根据当前窗口采样数据计算三轴加速度计的合成加速度值atavg，并判断atavg≥δother是否成立，若是则令diffthreshold＝atavg，执行步骤403；否则继续滑动窗口；403判断当前窗口采样数据相邻的波峰和波谷之间的时间间隔≥ΔTthreshold是否成立，若是则执行步骤404，否则继续滑动窗口，返回步骤402；404检测当前窗口采样数据相邻的波峰和波谷之间的差值，大于diffthreshold时步数加1，继续滑动窗口，返回步骤402。

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