随着导航定位技术的快速发展及应用,复杂室内环境下的定位与应用已成为当今热点。以普通智能手机内三轴加速度信号为研究对象,将加速度数据利用低通滤波、卡尔曼滤波去除噪声,再利用巴特沃斯滤波方法进行细化去噪;分析处理后的数据,利用峰值检测法得到行人行进时每一步的开始和结束点,通过准确的步态点计算行进的实时步频,并依据实时步频建立步长估计模型,将实时步频利用阈值分割法处理,将行人静止、慢走、正常走、快走这四个基本状态进行区分。由实验数据得出,步数检测以及实时步长的估算精度都可以满足普通室内定位的需要,并且可以有效区分行人的基本运动状态。定中的应用-张家港数控液压滚圆机滚弧机全自动钢管滚圆机滚弧机 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  为了提高捷联惯性导航系统在线标定的精度和实时性,根据模型预测滤波算法和Sage_Husa自适应卡尔曼滤波算法的优点,提出了一种新的自适应模型预测组合滤波算法。该算法首先利用模型预测滤波算法估计出系统模型误差,并对系统状态方程实时修正,以减小系统模型误差对导航精度的影响;然后利用简化的自适应滤波算法对量测噪声在线调整,修正噪声统计特性,以提高滤波精度。将提出的算法进行在线标定仿真实验,并与传统的卡尔曼滤波在线标定算法进行比较,结果表明,提出的自适应模型预测组合滤波算法能有效完成在线标定,且标定精度和收敛速度均优于传统方法。定中的应用-张家港数控液压滚圆机滚弧机全自动钢管滚圆机滚弧机 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