單基站DTMB信號約束的PDR運(yùn)動(dòng)參數(shù)修正

劉曉燕，陳 亮，焦振航，盧祥晨

（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢 430079）

1 引言

目前，全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（Global Navigation Satellite Systems，GNSS）可以滿足絕大部分的室外定位服務(wù)需求［1，2］. 但由于衛(wèi)星信號的遮擋和衰減，GNSS 定位技術(shù)在弱信號環(huán)境下依然存在著高精度定位的挑戰(zhàn)［3］.

行人航跡推算（Pedestrian Dead Reckoning，PDR）是一種自主定位方法，不需要依賴環(huán)境中的基礎(chǔ)設(shè)施，只需要利用加速度、陀螺儀、磁力計(jì)等傳感器就可以實(shí)現(xiàn)定位.PDR 系統(tǒng)的定位信息具有持續(xù)性長、更新率高、短期內(nèi)準(zhǔn)確率高和穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn)［4，5］. 因此，在GNSS弱信號環(huán)境中，PDR 是比較有效的定位補(bǔ)充方案. 但是，PDR面臨著以下問題.

（1）需要先驗(yàn)的初始航向角. 雖然融合地磁的PDR定位方法可以獲得相對于磁北的航向角，但是由于環(huán)境中的地磁容易受到干擾，所獲得的航向角與實(shí)際航向角存在偏差［5］.

（2）步長估計(jì)模型往往需要經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，自適應(yīng)估計(jì)能力不足.PDR 的步長估計(jì)參數(shù)依賴不同的行人行走方式和行走速度，需要事先對步長估計(jì)參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)［6］.

（3）定位誤差隨著時(shí)間不斷累積.PDR 定位方法的位置估計(jì)依賴前一時(shí)刻的位置，因此，定位誤差會(huì)隨著時(shí)間持續(xù)累積［7］.

將PDR 運(yùn)動(dòng)參數(shù)與其他信號源進(jìn)行融合定位是比較有效的定位解決方案. 在信號源的選擇上，融合WiFi的定位效果比較好，往往可以達(dá)到米級的定位精度，但WiFi 覆蓋范圍有限［8］. 融合視覺的定位方法可以達(dá)到厘米級的定位精度，但受環(huán)境紋理和拍攝條件的影響［9］. 融合地磁的定位方法需要預(yù)先建立地磁特征庫，定位精度受環(huán)境磁場分布的影響［10］. 數(shù)字地面多媒體廣播（Digital Terrestrial Multimedia Broadcasting，DTMB）是中國數(shù)字視頻廣播標(biāo)準(zhǔn). 近年來，基于數(shù)字電視信號的測距［11，12］和定位［13～15］研究越來越多，且均取得了較好的結(jié)果. DTMB 信號作為一種定位機(jī)會(huì)信號（Signal of Opportunity，SOP）具有以下優(yōu)勢.

（1）傳輸效率高.DTMB 信號調(diào)制方式采用的是時(shí)域同步正交頻分復(fù)用（Time Domain Synchronous Orthogonal Frequency Division Multiplexing，TDS-OFDM）［16］模式，TDS-OFDM將時(shí)間保護(hù)間隔同時(shí)用于傳輸信道估計(jì)信號，使其具有較高的傳輸效率［17］.

（2）抗多徑干擾能力強(qiáng).OFDM 系統(tǒng)具有抗多徑干擾的能力，抵抗多徑干擾的大小相應(yīng)于其保護(hù)間隔的長度.TDS-OFDM 可以把幾個(gè)OFDM 幀的PN 序列聯(lián)合處理，使抵抗多徑干擾的延時(shí)長度不受保護(hù)間隔長度的限制［18］.

（3）適于移動(dòng)接收. 移動(dòng)接收會(huì)產(chǎn)生多普勒效應(yīng)和遮擋干擾，使傳輸信道具有時(shí)變特性.OFDM 系統(tǒng)的信號處理假設(shè)信道傳輸特性準(zhǔn)時(shí)不變，即在一個(gè)OFDM符號的時(shí)間內(nèi)，假設(shè)信道是不變的，信道的變化被認(rèn)為是在OFDM 符號間發(fā)生的. TDS-OFDM 的信道估計(jì)僅取決于OFDM 的當(dāng)前符號，因此，只需考慮一個(gè)OFDM符號的信道變化影響（歐洲D(zhuǎn)VB-T 需要4 個(gè)連續(xù)的OFDM符號），使其比歐洲D(zhuǎn)VB-T更適于移動(dòng)接收.

（4）DTMB 系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施在中國的大量部署，使其在應(yīng)用方面更容易形成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)操作程序，且不需要增加基礎(chǔ)設(shè)施成本.

為了實(shí)現(xiàn)行人在室外環(huán)境的高精度定位，本文提出基于單基站DTMB 信號約束的PDR 運(yùn)動(dòng)參數(shù)修正方法. 首先將基于軟件無線電接收機(jī)接收到的DTMB 信號進(jìn)行無線測距估計(jì)，然后通過無線距離對PDR 的初始航向角參數(shù)進(jìn)行約束求解，最后將DTMB 距離與PDR 的航向和速度參數(shù)進(jìn)行融合得到定位結(jié)果. 為了驗(yàn)證提出方法的有效性和穩(wěn)定性，設(shè)計(jì)了兩條實(shí)地測試路線，并分別在通視場景下和有高樓遮擋的非完全通視場景下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法能夠有效解決室外環(huán)境下PDR 初始航向角的自適應(yīng)估計(jì)以及運(yùn)動(dòng)過程中航向和速度參數(shù)的高精度修正.

2 基于DTMB信號的無線距離估計(jì)

DTMB 傳輸系統(tǒng)的發(fā)送端完成從輸入數(shù)據(jù)碼流到地面電視信道傳輸信號的轉(zhuǎn)換.DTMB系統(tǒng)以流的形式傳輸，并以幀的形式組織.DTMB 系統(tǒng)支持單載波和多載波調(diào)制，本文研究以多載波調(diào)制為主. 假設(shè)OFDM 系統(tǒng)由N個(gè)子載波組成，X={X(k)|k=0，1，…，N-1}表示N個(gè)子載波的集合，其中，k為子載波序號索引，X(k)表示第k個(gè)子載波符號. 經(jīng)過逆傅里葉變換（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT）以后，所傳輸?shù)牡趌個(gè)采樣x(l)在時(shí)域［11］可以表達(dá)為

其中，NsN+Ng表示一個(gè)信號幀的總采樣數(shù)，Ng為保護(hù)間隔的長度；η?△T/T表示歸一化SFO，T為接收端的采樣周期；ε△fNT表示歸一化CFO；H（k）為信道頻域響應(yīng)；Wm（k）為服從高斯分布N～(0，σ2)的噪聲；ΦN(x)表示衰減因子，表達(dá)式為

ICIm(k)表示第k個(gè)子載波的載波間干擾（Inter Carrier Interference，ICI），該項(xiàng)主要是由相位和頻率偏移破壞了載波間的正交特性所產(chǎn)生的干擾組成，具體的表達(dá)式為

根據(jù)DTMB 國家標(biāo)準(zhǔn)［20］，有36 個(gè)固定子載波KTPS用于傳輸參數(shù)信令（Transmission Parameter Signaling，TPS）. 由于TPS 可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)甚至幾十天內(nèi)保持穩(wěn)定不變，即?k∈KTPS使得Xm(k)=Xm+1(k)，因此，信號幀m的CFO可以通過下式估計(jì)得出［21］：

其中，∠(·)表示相位角；Θm(η)定義為

其中，符號“*”表示復(fù)共軛. 由于接機(jī)和發(fā)射器都與GNSS時(shí)間同步，|η|?1，因此，式（5）和式（6）可以改寫為

在靜態(tài)場景，CFO 主要由發(fā)射機(jī)與接收機(jī)之間的振蕩器不匹配所引起；在動(dòng)態(tài)場景，除了發(fā)射機(jī)與接收機(jī)之間的振蕩器不匹配外，CFO 主要由多普勒效應(yīng)引起. 因此，信號幀m的CFO可以建模為

其中，表示由發(fā)射機(jī)與接收機(jī)之間的振蕩器不匹配所引起的CFO表示由多普勒效應(yīng)所引起的CFO；τm為高斯噪聲. 通常來說，與相比更加穩(wěn)定. 假設(shè)在一次開機(jī)測試到結(jié)束的過程中保持不變，那么，在行人手持接收機(jī)行走的過程中，信號幀m+1 相對于信號幀m到發(fā)射端的多普勒速度可以表達(dá)為

其中，c和fc分別是光速和載波頻率. 式（7）存在著周期模糊度問題，使得式（10）出現(xiàn)多普勒速度模糊度，且多普勒速度模糊度為DTMB 信號載波頻率fc的范圍為400～800 MHz，可得多普勒速度模糊度為600 m/s. 由于本文研究主要針對行人正常行走，且行走速度小于3 m/s，因此，不存在速度模糊度問題. 最后，將以時(shí)間進(jìn)行積分，可以得到信號幀m相對第一幀的距離為

3 單基站DTMB 信號約束的PDR 運(yùn)動(dòng)參數(shù)修正

PDR 是一種針對行人定位場景的相對定位算法，其基本原理是利用加速度計(jì)和陀螺儀實(shí)時(shí)解算航向角，同時(shí)檢測行人行走狀態(tài)，并用步長模型估計(jì)步長.基于上一步的位置，結(jié)合航向角與步長，可推算當(dāng)前行人的位置.PDR的計(jì)算式如下：

其中，n表示當(dāng)前時(shí)刻；L表示步長；φ表示航向角；和分別表示東向和北向的坐標(biāo). 由于運(yùn)動(dòng)傳感器的固有特性，PDR 的航向角往往會(huì)產(chǎn)生漂移，使得行人位置估計(jì)誤差增大. 而且，航向角是相對的，通常需要采用初始航向角校準(zhǔn)才能使其與導(dǎo)航坐標(biāo)系相一致. PDR的步長計(jì)算通常采用數(shù)值模型進(jìn)行估計(jì)，本文所采用的步長估計(jì)［22］式如下：

其中，K表示實(shí)際步長與估計(jì)步長的比率參數(shù)；Accmax和Accmin分別是一步中加速度模的最大值和最小值. 根據(jù)步長參數(shù)和運(yùn)動(dòng)時(shí)間差可進(jìn)一步求得PDR 的速度參數(shù). 在本文中，使用AHRS（Attitude and Heading Reference System）［23］中的姿態(tài)計(jì)算方法獲得PDR 的航向角，該方法融合了加速度計(jì)、磁力計(jì)和陀螺儀進(jìn)行姿態(tài)的解算，在此不再贅述.

3.1 PDR初始航向修正

針對PDR 的航向漂移和速度估計(jì)不準(zhǔn)確問題，本文采用DTMB 信號對PDR 的運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行修正.當(dāng)行人在GNSS 可用環(huán)境和不可用環(huán)境進(jìn)行切換時(shí)，PDR 的初始位置則為可用環(huán)境時(shí)的GNSS 終點(diǎn)位置. 為了估計(jì)PDR 的初始航向角，將PDR 的位置坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為到DTMB 信號發(fā)射塔的距離信息，具體的計(jì)算式如下：

為了自適應(yīng)獲得PDR 在運(yùn)動(dòng)過程中的初始航向角，減少先驗(yàn)參數(shù)對PDR 定位的限制，本文提出基于DTMB 距離參數(shù)約束PDR 的初始航向角，約束函數(shù)定義如下：

當(dāng)運(yùn)動(dòng)軌跡為軸對稱時(shí)，通過求解該函數(shù)可獲得兩個(gè)初始航向角，分別為真實(shí)初始航向角和偽初始航向角，其中，通過偽初始航向角估計(jì)的PDR 運(yùn)動(dòng)軌跡與真實(shí)初始航向角估計(jì)的PDR 運(yùn)動(dòng)軌跡關(guān)于起點(diǎn)到DTMB 信號發(fā)射塔的直線相對稱. 但實(shí)際行人行走過程中，運(yùn)動(dòng)軌跡往往很難形成軸對稱，因此，通過上式可求解得到唯一初始航向角.

3.2 PDR運(yùn)動(dòng)航向和速度修正

為了進(jìn)一步修正PDR 在運(yùn)動(dòng)過程中的航向角及速度參數(shù)，采用粒子濾波［24］框架將PDR 的運(yùn)動(dòng)參數(shù)與基于DTMB信號估計(jì)的距離結(jié)果進(jìn)行融合.

采用求解的初始航向角校正PDR 的初始航向，使其與東北天框架相一致，PDR 的航向角φ為短時(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡與北向的夾角. 由于φ通過陀螺儀的短時(shí)積分得到，其誤差漂移與MEMS傳感器的性能及導(dǎo)航持續(xù)時(shí)間相關(guān). 基于粒子濾波的狀態(tài)模型和觀測模型表達(dá)為

其中，xn和yn分別表示導(dǎo)航坐標(biāo)系下的東向和北向坐標(biāo)；sn表示n時(shí)刻的速度；φn表示n時(shí)刻的航向；φ?n表示n時(shí)刻的航向變化率. 運(yùn)動(dòng)過程中的噪聲服從高斯分布

基于觀測值粒子濾波的后驗(yàn)概率計(jì)算式如下：

其中，N表示觀測值個(gè)數(shù)；Np為粒子數(shù)；為第i個(gè)粒子的權(quán)值；δ(·)為狄拉克函數(shù).

后驗(yàn)概率分布的采樣和權(quán)重可以用來近似后驗(yàn)分布，但通常情況下系統(tǒng)狀態(tài)的后驗(yàn)分布是需要估計(jì)的，因此粒子濾波方法引入一個(gè)容易對其采樣的重要性密度函數(shù)q(Xn|Z1：N)，粒子權(quán)重則變?yōu)闈M足下式的形式：

當(dāng)Np趨近于無窮時(shí)，經(jīng)過式（20）可以無限逼近后驗(yàn)分布. 粒子權(quán)值的歸一化計(jì)算式為

系統(tǒng)狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度估計(jì)式為

為了減輕粒子退化問題，采用重采樣方法更新粒子數(shù)目. 重采樣方法主要通過粒子權(quán)重方差來檢驗(yàn)有效粒子數(shù)目，并且當(dāng)有效粒子數(shù)目小于閾值時(shí)對粒子集進(jìn)行重新采樣，有效粒子數(shù)的計(jì)算式如下：

整個(gè)粒子濾波的融合過程如算法1所示.

算法1 基于粒子濾波的PDR運(yùn)動(dòng)參數(shù)修正方法輸入:PDR的初始位置(x0，y0)PDR;PDR運(yùn)動(dòng)參數(shù),包括航向變化率、航向和速度(φ?，φ，s)PDR;基于DTMB信號的距離估計(jì)結(jié)果ΔdDTMB.輸出:修正后的運(yùn)動(dòng)參數(shù)(x，y)fusion.1.初始化:設(shè)置粒子數(shù)Np,并生成粒子;設(shè)置過程噪聲ξn 和觀測噪聲χn;2.狀態(tài)量更新:根據(jù)式(17)更新狀態(tài)量;3.粒子權(quán)值更新:根據(jù)式(20)和式(21)計(jì)算粒子權(quán)值并歸一化;4.粒子重采樣:根據(jù)式(23)計(jì)算有效粒子數(shù)并重采樣;5.狀態(tài)估計(jì):根據(jù)式(22)對系統(tǒng)的狀態(tài)值進(jìn)行估計(jì).

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

4.1 DTMB信號通視場景下定位測試及分析

本文設(shè)計(jì)了2 組通視場景下的實(shí)驗(yàn)對提出方法進(jìn)行實(shí)地測試，測試場地為武漢市蓮花湖公園. 測試時(shí)，測試人員的行走路線如圖1所示，路線總長約為116 m.沿著測試路線，測試人員持DTMB 信號接收機(jī)、智能手機(jī)和GPS 信號接收機(jī)，分別按照順時(shí)針和逆時(shí)針方向勻速行走一圈. 其中，實(shí)地測試的地面真值參考由GPS提供.

圖1 實(shí)地測試通視場景

對行人行走過程中所接收到的DTMB 信號進(jìn)行距離估計(jì)，兩條行走路線的距離估計(jì)結(jié)果如圖2 所示. 為了評估基于DTMB信號距離估計(jì)的準(zhǔn)確性，計(jì)算GPS地面真值參考坐標(biāo)距DTMB信號發(fā)射塔的距離，并與基于DTMB 信號解算的距離估計(jì)結(jié)果進(jìn)行誤差統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3 所示. 可以看出，順時(shí)針路線的DTMB 距離估計(jì)結(jié)果的最大誤差為6.48 m，最小誤差為0.03 m，誤差中位數(shù)為2.11 m；逆時(shí)針路線的DTMB 距離估計(jì)結(jié)果的最大誤差為4.20 m，最小誤差為0.12 m，誤差中位數(shù)為1.86 m.

圖2 基于DTMB信號的距離估計(jì)結(jié)果

圖3 基于DTMB信號的距離估計(jì)結(jié)果誤差統(tǒng)計(jì)

利用DTMB 距離約束對PDR 的初始航向角進(jìn)行求解，可得順時(shí)針軌跡的初始航向角為115°，逆時(shí)針軌跡的初始航向角為139°，并對PDR 解算的初始航向角進(jìn)行校正更新. 校正后的PDR 方向與實(shí)際導(dǎo)航方向一致. 對更新后的PDR 運(yùn)動(dòng)參數(shù)與基于DTMB 信號的距離估計(jì)結(jié)果進(jìn)行粒子濾波框架的融合定位，定位結(jié)果如圖4 所示，其中圖4（a）為順時(shí)針路線的定位結(jié)果，圖4（b）為逆時(shí)針路線的定位結(jié)果. 可以看出，順時(shí)針路線的PDR 軌跡在運(yùn)動(dòng)開始一段時(shí)間內(nèi)與地面真值參考坐標(biāo)基本一致；隨著運(yùn)動(dòng)時(shí)間的增加，PDR 軌跡的航向在后期產(chǎn)生漂移，出現(xiàn)了明顯的轉(zhuǎn)向錯(cuò)誤，使其運(yùn)動(dòng)軌跡與地面真值參考坐標(biāo)相差較大. 逆時(shí)針路線的PDR 航向整體漂移較小，但是，PDR 的速度參數(shù)明顯大于實(shí)際速度，使其運(yùn)動(dòng)軌跡的尺度大于地面真值參考軌跡. 經(jīng)過與DTMB 信號的融合校正之后，順時(shí)針路線的航向得到了明顯的修正，符合實(shí)際導(dǎo)航方向；逆時(shí)針軌跡的速度得到了校正，與實(shí)際的運(yùn)動(dòng)速度相一致.

圖4 測試路線的運(yùn)動(dòng)軌跡

為了定量評價(jià)提出方法的有效性，對PDR 和提出方法的定位軌跡進(jìn)行了定量誤差統(tǒng)計(jì)，并繪制了誤差的累積分布曲線，如圖5 所示，相應(yīng)的誤差定量統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示. 可以看出，PDR定位方法68%的誤差小于2.67 m，95%的誤差小于9.19 m，最大誤差為10.84 m，而本文方法68%的誤差優(yōu)于2.08 m，95%的誤差優(yōu)于5.41 m，最大誤差為7.31 m. 在通視場景下的實(shí)測實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法利用DTMB 信號的距離約束，不僅實(shí)現(xiàn)了PDR 初始航向角的自適應(yīng)估計(jì)，而且使PDR 的運(yùn)動(dòng)參數(shù)也得到了明顯修正，使得PDR 的定位性能顯著提高.

表1 通視場景下定位結(jié)果精度統(tǒng)計(jì)

圖5 通視場景下定位結(jié)果的誤差累積分布曲線

4.2 DTMB 信號非完全通視場景下定位測試及分析

為了驗(yàn)證提出算法在城市環(huán)境非完全通視場景下定位的可行性，分別設(shè)計(jì)了2組在具有高樓遮擋的城市道路上的實(shí)驗(yàn)，具體的實(shí)驗(yàn)場景如圖6 所示. 第1 組實(shí)驗(yàn)測試人員從起點(diǎn)出發(fā)走到終點(diǎn)；第2組實(shí)驗(yàn)測試人員從終點(diǎn)出發(fā)原路返回到起點(diǎn). 測試路線總長約450 m，且部分行走路段在DTMB 信號接收過程中會(huì)受到高樓遮擋，從而形成非完全通視的實(shí)驗(yàn)環(huán)境. 考慮到高樓的遮擋影響，為了更精確地評估本文算法的定位性能，此次測試采用Xsens MTi-G-710 傳感器［25］提供地面真值參考. 該產(chǎn)品是基于MEMS 的工業(yè)級傳感器，采用GNSS/INS 組合輸出高頻位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)，具有高度靈活特性. 測試時(shí)，測試人員持DTMB 信號接收機(jī)、智能手機(jī)和Xsens MTi-G-710 傳感器沿著測試路線穩(wěn)定、勻速行走.

圖6 實(shí)地測試非完全通視場景

對行人行走過程中所接收到的DTMB 信號進(jìn)行距離估計(jì)，兩條路線的距離估計(jì)結(jié)果如圖7 所示. 利用地面真值參考坐標(biāo)反算距DTMB信號發(fā)射塔的距離，并與通過DTMB信號解算的距離估計(jì)結(jié)果進(jìn)行誤差統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖8 所示. 可以看出，第1 組測試的前半程和第2組測試的后半程誤差比較大，主要是由于該路段具有高樓遮擋. 第1 組測試的距離估計(jì)結(jié)果的誤差中位數(shù)為7.81 m；第2 組測試的距離估計(jì)結(jié)果的誤差中位數(shù)為5.29 m.

圖7 基于DTMB信號的距離估計(jì)結(jié)果

圖8 基于DTMB信號的距離估計(jì)結(jié)果誤差統(tǒng)計(jì)

利用DTMB 距離約束方程對PDR 的初始航向角進(jìn)行求解，可得第1 組軌跡的初始航向角為241°，第2 組軌跡的初始航向角為8°，并對PDR 解算的初始航向角進(jìn)行校正更新. 對更新后的PDR 運(yùn)動(dòng)參數(shù)與基于DTMB 信號的距離估計(jì)結(jié)果進(jìn)行粒子濾波框架的融合定位，得到的定位結(jié)果如圖9 所示，其中圖9（a）為第1組測試路線的定位結(jié)果，圖9（b）為第2組測試路線的定位結(jié)果. 可以看出，第1 組和第2 組測試路線均在轉(zhuǎn)彎處發(fā)生偏移；但通過分析可以看出，發(fā)生偏移主要是由于估計(jì)的行人速度與實(shí)際速度不符. 經(jīng)過DTMB 信號的融合校正后，第1 組和第2 組測試路線的行人速度均得到了有效修正.

圖9 街道測試路線的定位結(jié)果

PDR 和本文方法定位結(jié)果的定量誤差累積分布曲線如圖10所示，相應(yīng)的誤差定量統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示.可以看出，本文方法的68%誤差優(yōu)于6.50 m，95%的誤差優(yōu)于9.34 m；而PDR方法的68%誤差優(yōu)于9.70 m，95%的誤差優(yōu)于13.27 m. 在非完全通視場景下的實(shí)測實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法利用DTMB 信號的距離約束，不僅實(shí)現(xiàn)了PDR 初始航向角的自適應(yīng)估計(jì)，而且使PDR 的運(yùn)動(dòng)參數(shù)也得到了明顯修正，使得PDR 的定位性能顯著提高.

圖10 非完全通視場景下定位結(jié)果的誤差累積分布曲線

表2 非完全通視場景下定位結(jié)果精度統(tǒng)計(jì)

5 結(jié)論

GNSS 在室外弱信號環(huán)境依然存在著無法高精定位的挑戰(zhàn). PDR 是一種有效的自主定位技術(shù)，同時(shí)，DTMB 信號作為定位機(jī)會(huì)信號具有顯著優(yōu)勢. 為了解決室外GNSS 弱環(huán)境的行人穩(wěn)健定位問題，本文提出一種基于DTMB 信號約束的PDR 運(yùn)動(dòng)參數(shù)修正方法. 該方法利用DTMB 信號對PDR 運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行約束和修正，能夠?qū)崿F(xiàn)室外環(huán)境下PDR 初始航向角的自適應(yīng)估計(jì)以及運(yùn)動(dòng)過程中的航向和速度參數(shù)的高精度修正.為了驗(yàn)證本文方法的有效性和穩(wěn)定性，分別在通視場景下和有高樓遮擋的非完全通視場景下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法在通視場景和非完全通視場景下均可有效定位. 本文方法具有基礎(chǔ)設(shè)施成熟、自主性強(qiáng)的特點(diǎn)，為實(shí)現(xiàn)行人定位提供了一種新的解決思路.

為了進(jìn)一步增強(qiáng)提出方法的適應(yīng)性，未來工作可以考慮對DTMB多徑信號跟蹤建模，以使其在復(fù)雜環(huán)境下具有更好的DTMB距離估計(jì)結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)高精度融合定位.