本文關(guān)鍵詞：一種基于CKF的改進LANDMARC室內(nèi)定位算法　出處：《電子測量與儀器學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 LANDMARC 干擾 容積卡爾曼濾波

【摘要】：針對傳統(tǒng)LANDMARC室內(nèi)定位算法受室內(nèi)環(huán)境的干擾存在定位精度不高,波動大的問題,提出一種基于CKF的改進LANDMARC室內(nèi)定位算法。該算法首先通過傳統(tǒng)LANDMARC算法得到待定位目標的狀態(tài)預(yù)估值;然后將得到的狀態(tài)預(yù)估值作為觀測量并用容積卡爾曼濾波(CKF)算法對其進行濾波處理,以提高算法的定位精度并降低定位結(jié)果的波動;最后用濾波處理后的結(jié)果代替LANDMARC得到的預(yù)估值作為待定位目標的狀態(tài)估計。實驗研究表明,所提算法誤差在0.5 m以下的標簽達到60%,與傳統(tǒng)LANDMARC定位算法和經(jīng)由無跡卡爾曼濾波(UKF)算法濾波的LANDMARC定位算法相比,定位精度和波動性均有明顯提高,應(yīng)用在室內(nèi)定位中能夠得到較為真實的目標移動軌跡。
[Abstract]:According to the traditional LANDMARC indoor positioning algorithm of interference of the indoor environment has the positioning accuracy is not high, the problem of large fluctuations, put forward a kind of improved LANDMARC algorithm for indoor positioning based on CKF. The algorithm first estimates the target state value to be localized by traditional LANDMARC algorithm; then the state estimation value as measurement and volume Calman filter (CKF) algorithm to filter, in order to improve the positioning accuracy of the algorithm and reduce the positioning results finally replaced by fluctuation; filtered results estimated LANDMARC values obtained as determined a target state estimation. Experimental results show that the proposed algorithm error reaches 60% under 0.5 m label, and the traditional LANDMARC algorithm and unscented filtering by Calman (UKF) compared with LANDMARC localization algorithm filtering algorithm, the positioning accuracy and the volatility significantly improved. The application in the room The more real target moving trajectory can be obtained in the internal positioning.

【作者單位】： 合肥工業(yè)大學電氣與自動化工程學院;德州農(nóng)工大學;
【基金】：國家杰出青年科學基金(50925727) 國家重點研發(fā)計劃“重大科學儀器設(shè)備開發(fā)”(2016YFF0102200) 國家自然科學基金(61102035,51577046)、國家自然科學基金重點項目(51637004) 中國博士后特別項目(2015T80651) 中國博士后面上項目(2014M5517) 合肥工業(yè)大學春華計劃項目(2014HGCH0012)資助
【分類號】：TN713;TP391.44
【正文快照】： 1引言室內(nèi)導(dǎo)航定位系統(tǒng)作為定位領(lǐng)域的一個重要研究方向,能夠在大型復(fù)雜建筑等公共場所為用戶提供導(dǎo)航服務(wù),具有廣泛的應(yīng)用前景[1]。目前主要的室內(nèi)定位技術(shù)有:紅外線技術(shù)、超聲波技術(shù)、藍牙技術(shù)、超寬帶技術(shù)、Zigbee技術(shù)、RFID(radio frequency IDentification)技術(shù)[2]。相比

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：1422361