摘要
本发明公开了一种基于内在异步性与轴向特异性分析的惯性室内定位方法，包括：获取室内环境下的多轴惯性测量单元数据；针对每一个轴的惯性测量单元读数，将连续的时间序列数据转换为该轴特定的高维特征；针对每个轴所转换得到的高维特征，利用深度学习模型进行特征提取，得到异步相关性和轴内动力学的目标特征；对各轴提取的所述目标特征进行综合以及融合，确定各个所述目标特征在最终融合中的权重信息；根据所述权重信息，对新获取的待定位数据进行室内定位分析，得到目标对象的室内定位结果。本发明实施例提高了室内定位的准确度，能够降低定位信息所受的干扰程度，可广泛应用于室内定位技术领域。
