相对高度值；k为k步与初始航向的差值，因为本文的初始航向为0°，所以为第k步的航向；kL为第k步的步长；kV为第k步的高度差值。3航向反馈修正算法HDE算法是在99%的室内环境下走廊和过道是矩形结构的基础上提出的，并将矩形结构的四个方向命名为主方向。本文在该算法的基础上建立了基于腰部佩戴方式的航向反馈修正算法。本论文中嵌入式定位模块的z轴与脊柱平行置于腰间，佩戴方式如图3所示。置于腰部的行人运动模式判别不同于足部。本文提出了针对腰间采集数据方式的行人行走模式的判别方法，为了简化模型，我们将行人在室内的行走模式分为直行、非直行。而根据行人是否在主方向上直行，又可将行人的行走模式分为在主方向的直行和在非主方向的直行，而其他情况统一为曲线行走。图3消防单兵定位装置佩戴示意图F直行判定在本算法中，行人直行是作为反馈修正的基础条件，定位方法-电动数控滚圆机滚弧机张家港全自动滚圆机滚弧机折弯机所以对行人的直行判定方式成为了本论文的重点，根据行人在直行、转向和弯型走廊情况下z轴角速度的采集，分别给出图4~6所示的变化曲线。考虑行人在短时内航向角不会出现较大偏差本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com  ，因而将航向角融入到直行判定针对室内复杂环境,WLAN信号强度信息高维时变特性,提出一种引入监督能力的自适应局部线性判别嵌入算法(SALDE)和改进支持向量机(SVM)的室内无线定位算法。首先,该算法利用SALDE对所采集的WLAN信号进行特征提取,达到降低维度和增大类别间判别信息的双重作用。然后,在低维流形空间中,利用SVM对数据进行特征分类判别,缩小定位区域,同时建立位置坐标与信息强度的非线性映射模型;最终利用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对估算位置进行滤波处理,提高定位精度与稳定性。仿真结果表明,该算法在定位误差2 m范围内精度达到72.4%,在4 m范围内精度已经高达95.8%,相比于传统SVM算法2 m内精度提高18.2%,在4 m内的精度提高17.7%,定位精度得到明显提升,可以较好地满足室内定位的需求。数据集进行预处理，减小数据维数和时变的影响，取得了一定的效果。但这些特征提取算法均是无监督的，对RSS样本数据集的类别标签不能充分利用起来，导致算法效果受到一定程度的影响。针对上述问题，本文提出了一种具有监督能力的自适应局部线性判别嵌入算法（SALDE），并结合无迹卡尔曼滤波算法（UKF）将之前的定位结果融入到位置指纹的匹配过程中，在提高定位结果精度的同时增加系统的稳定性。1基于SALDE-UKF-SVM的室内定位算本文设计的室内定位系统分为离线学习和在线定位两个阶段，如图1所示。离线阶段，依据室内布局特征进行区域分类，然后在各类中采集适量接入点（AP）的RSS信号，构成训练样本数据，利用SALDE算法对样本数据进行降维，并增大类别间判别信息，最后对预处理后的数据进行SVM训练，建立物理坐标与特征映射关系函数。在线定位阶段，采集用户所在位置的RSS信号集，利用建立的非线性映射预测位置坐标，并通过UKF滤波器进行滤波处理，得到最终坐 定位方法-电动数控滚圆机滚弧机张家港全自动滚圆机滚弧机折弯机本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com