更新时间：09-18 （小饭桌）提供原创文章
摘要:在基于低成本惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）的行走人航迹追踪系统中，零速度更新算法是修正误差的一个关键环节。通过静止检测算法识别出行走人步态周期中的静止阶段从而纠正传感器的漂移误差，提高定位的准确度。本文主要研究了一种基于高阶统计量（HOS）的静止检测算法，仿真实验结果表明这一算法能有效地识别出行走过程中脚的运动状态变化情况。通过将这一算法与已有的几种常用静止检测算法：基于行走人运动加速度幅值的静止检测算法（AM）、基于加速度移动方差的静止检测算法（AMV）等进行对比分析，验证基于高阶统计量的静止检测算法在检测行走人运动的静止区间具有更佳的检测效果，应用于惯性导航系统中定位效果更好。
关键词：室内行人定位，惯性测量单元，静止检测，高阶统计量
目录
摘要
Abstract
第1章-绪论-3
1.1-研究背景-3
1.2-惯性导航与静止检测算法-4
1.2.1惯性导航基本原理-4
1.2.2静止检测算法研究现状-6
1.3-本文主要研究工作-7
1.4-本文章节安排-8
第2章-零速度更新-9
2.1-惯性导航系统中的误差-9
2.2-零速度更新的数学模型-9
第3章-静止检测算法-11
3.1-常用的几种静止检测算法-11
3.1.1-基于加速度模值的静止检测算法（AM）-11
3.1.2-基于加速度滑动方差的静止检测算法（AMV）-12
3.1.3-基于角速度功率的静止检测算法（ARE）-12
3.2-基于高阶统计量的静止检测算法-13
3.2.1-高阶统计量-13
3.2.2-基于高阶统计量的静止检测算法（HOS）-14
第4章-算法仿真与结果分析-16
4.1-基于Matlab的算法仿真-16
4.1.1-数据源-16
4.1.2-算法流程-16
4.2-静止检测效果-18
4.2.1-检测效果衡量指标-18
4.2.2-结果分析-18
4.3-应用于行走人航迹追踪效果-22
第5章-全文总结-26
参考文献-27
致谢-27
附录-30