作者：王革超,梁久祯,陈璟,朱向军 单位：华北计算技术研究所 出版：《》 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKXTS2016080110 DOC编号：DOCKXTS2016080119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于扩展卡尔曼滤波的高程估计算法》PDF+DOC2017年第26期 朱金鑫,徐正蓺,刘旭,魏建明 《姿态解算与外力加速度同步估计算法》PDF+DOC2016年第05期 孟唐宇,浦剑涛,方建军,梁岚珍 《基于磁阻传感器的车辆检测算法》PDF+DOC2015年第09期 贺秀玲,刘春侠,赵明富,文志东 《基于六轴加速度传感器的计步算法研究》PDF+DOC2017年第09期 黄豪杰 《一种基于卡尔曼滤波的超宽带室内定位算法》PDF+DOC2017年第10期 闫保芳,毛庆洲 《一种基于智能手机传感器的行人室内定位算法》PDF+DOC2016年第11期 周瑞,罗磊,李志强,桑楠 《基于手机传感器的行人室内定位算法》PDF+DOC2019年第05期 吴金凯,蔡成林,甘才军,孙凯 《融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法》PDF+DOC2019年第03期 王超 《一种面向中低速磁浮列车的新型速度测量系统及其算法》PDF+DOC2020年第05期 张征方,蒋杰,甘韦韦,卢学云,赵旭峰 《一种基于卡尔曼数据平滑的分段曲线拟合室内定位算法》PDF+DOC2012年第05期 朱明强,侯建军,刘颖,苏军峰

    • 在用户行为无法预知的实际计步应用中，如何保持计步算法的准确性和稳定性是一个极具挑战的问题。传统的计步算法利用阈值设定和峰值检测，并不能解决计步算法的普适性和稳定性。针对上述问题，提出了基于加速度差分作为特征的有限状态机(acceleration differential based on finite state machine，AD-FSM)计步算法。该算法将原始加速度取平方和，并通过卡尔曼滤波去除噪声干扰，最后使用加速度差分有限状态机实现计步检测。实验结果表明，该算法在正常和干扰情况下能够提供精确的计步结果，误差分别为1.12%、4.00%，验证了该计步算法在降低状态机复杂度的同时具有较强的稳定性和鲁棒性，更能适应复杂的应用场景。

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