為提高室內(nèi)定位系統(tǒng)精度和跟蹤性能以及適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境,將行人航跡推算與超聲波定位組合,提出基于平方根無跡卡曼濾波的噪聲權(quán)因子輔助協(xié)方差加權(quán)融合算法,并將全局最優(yōu)融合狀態(tài)作為反饋量引入算法。針對(duì)超聲波對(duì)行人航向角測(cè)量困難,采用一種簡單有效的幾何方法。仿真結(jié)果表明:在模擬的室內(nèi)動(dòng)態(tài)環(huán)境中,包括在多路徑效應(yīng)和慣性累積誤差的影響下,融合算法始終比單模型定位精度高,并有很好的收斂性、穩(wěn)定性與適應(yīng)性,對(duì)室內(nèi)定位技術(shù)研究與應(yīng)用具有重要意義。 

【文章來源】：中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016,47(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

行人航跡推算模型圖

穿戴式設(shè)備超聲波定位模型圖

浦?k,jx(j=1,2)以及航跡誤差協(xié)方差k,jS(j=1,2)基礎(chǔ)上，由2組定位模型的系統(tǒng)噪聲Q1和Q2的相關(guān)性估計(jì)噪聲權(quán)因子和μ，滿足以下關(guān)系：12FF22FF00;;1iiiiQQQQ(24)F為Frobenius范數(shù)，對(duì)于任意矩陣N，F(xiàn)NTdiag(NN)。針對(duì)室內(nèi)動(dòng)態(tài)環(huán)境，通過噪聲權(quán)因子和μ輔助協(xié)方差加權(quán)，以滿足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)融合效果。同時(shí)，為提高系統(tǒng)的跟蹤性與穩(wěn)定性，將上一時(shí)刻的全局最優(yōu)估計(jì)融合狀態(tài)作為反饋量引入算法�；谝陨戏治�，本文提出了基于SRUKF的噪聲權(quán)因子輔助協(xié)方差加權(quán)融合算法，原理如圖3所示。圖3基于SRUKF的噪聲權(quán)因子輔助協(xié)方差加權(quán)融合算法框圖Fig.3DiagramofnoisepowerfactorsassistingcovarianceweightedbasedonSRUKF下面介紹噪聲權(quán)因子輔助協(xié)方差加權(quán)融合算法具體步驟與策略：2組定位模型k時(shí)刻最優(yōu)航跡狀態(tài)估計(jì)值之差為,12,1,2kkkdxx(25)則k,12d的協(xié)方差矩陣為TT,12,12,1,2,1,2{}{()()}kkkkkkEddExxxxk,1k,2k,12k,21SSSS(26)式中：T,12,210kkSS為2個(gè)估計(jì)的互協(xié)方差。當(dāng)采用SRUKF濾波器對(duì)定位模型進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)時(shí)，互協(xié)方差k,12S可由下式求出：,1,2,12122kkkIKKSHHT121,121212()()()k+S+Q+QT,1,2122kkIKKHH(27)其中：k,jK(j=1,2)為SRUKF濾波器增益；為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；Q為系統(tǒng)過程噪聲方差矩陣；H為觀測(cè)矩

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3557899