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第1章 绪论 1

1.1 室内空间定位研究现状 1

1.2 室内行人位置感知技术特点及研究挑战 5

1.2.1 相关概念 5

1.2.2 室内空间特征及其对行人位置感知的影响 7

1.2.3 行人航位推算 8

1.2.4 用于行人位置估计的贝叶斯滤波 10

1.2.5 研究面临的挑战和思考 12

第2章 面向室内行人定位的空间信息模型 15

2.1 室内空间模型 15

2.1.1 几何空间模型 16

2.1.2 符号空间模型 18

2.1.3 混合空间模型 19

2.2 室内空间信息模型支持下的行人绝对位置估计 22

2.2.1 地图匹配 22

2.2.2 Landmark匹配 24

2.2.3 基于格网模型的位置估计 25

2.2.4 基于图模型的位置估计 27

2.3 室内位置模型支持下的行人符号和相对位置计算 29

2.4 现有研究存在的问题 30

第3章 融合地图信息和Landmark的PDR室内行人位置估计方法 33

3.1 概述 33

3.2 APFiLoc方法架构 36

3.3 行人运动估计 37

3.3.1 步行事件捕获 38

3.3.2 步长估计 39

3.3.3 朝向估计 39

3.4 Landmark识别 40

3.4.1 种子Landmark 40

3.4.2 有机Landmark 42

3.5 增强型粒子滤波融合定位算法 45

3.6 实验与分析 48

3.6.1 朝向及步长评估 49

3.6.2 Landmark的分类与识别评估 51

3.6.3 定位精度评估 56

第4章 基于格网模型的PDR室内行人位置估计方法 59

4.1 概述 59

4.2 格网滤波 61

4.2.1 格网模型表达 61

4.2.2 格网滤波 62

4.3 GridiLoc方法架构 64

4.4 基于格网滤波的行人位置估计 65

4.4.1 初始化 66

4.4.2 预测 67

4.4.3 更新 68

4.4.4 回溯 71

4.4.5 基于格网模型的位置估计算法 74

4.5 实验与分析 76

4.5.1 实验设置 76

4.5.2 精度与复杂性评估 79

第5章 基于图模型融合Landmark的PDR室内行人位置估计方法 84

5.1 概述 84

5.2 基于图模型的粒子滤波概率模型 87

5.2.1 适应性扩展图模型的表达 87

5.2.2 基于图模型的粒子滤波 88

5.3 GraphiLoc方法架构 90

5.4 融合Landmark的PDR位置估计算法 91

5.4.1 融合Landmark的粒子滤波实现 91

5.4.2 基于图模型的方向校准 95

5.4.3 基于图模型的粒子回溯 96

5.4.4 基于图模型的位置估计算法 97

5.5 实验与分析 100

5.5.1 实验设置与方法 100

5.5.2 精度与复杂性评估 101

5.5.3 方向校正评估 105

5.5.4 粒子回溯评估 107

第6章 室内行人符号位置及连续相对位置感知方法 110

6.1 概述 110

6.2 基于图的层次语义位置模型HGiSLM 113

6.2.1 基础层 114

6.2.2 位置层 117

6.2.3 出口层 119

6.2.4 移动对象层 122

6.3 符号位置感知 123

6.3.1 移动对象室内时空位置定义 123

6.3.2 移动对象符号位置计算方法 123

6.4 室内空间距离 124

6.4.1 室内空间距离的定义 124

6.4.2 室内空间距离的计算 125

6.5 室内移动对象连续相对位置感知算法 125

6.5.1 范围查询算法 125

6.5.2 K最近邻查询算法 131

6.6 实验与分析 134

6.6.1 实验设置与方法 134

6.6.2 移动对象连续范围查询评估 136

6.6.3 移动对象连续K最近邻查询评估 139

第7章 室内行人定位精度评估方法 142

7.1 概述 142

7.1.1 精度的一般概念 142

7.1.2 定位精度及度量方法 143

7.1.3 行人定位精度评估 144

7.2 室内行人定位精度评估常用方法 145

7.2.1 预置标记点评估法（Marker based） 145

7.2.2 参考系统评估法（Reference System based） 147

7.2.3 交叉轨迹评估法（Cross-track based） 148

7.2.4 视频评估法（VideoBased） 150

7.3 一种即时定位和精度评估的方法 151

7.3.1 方法框架 152

7.3.2 地标识别 153

7.3.3 精度估计 153

7.3.4 实验与分析 155

第8章 室内行人定位应用及未来研究方向 160

8.1 概述 160

8.2 iSoNe：基于位置的室内移动社交服务系统 161

8.2.1 基于位置的室内移动社交服务 161

8.2.2 系统软件架构 162

8.2.3 系统主要功能 166

8.3 未来研究方向 170

参考文献 172