發(fā)布時間：2021-05-16 15:25

　　為解決室內(nèi)定位中非視距造成的定位誤差問題,在UWB和PDR定位解算的基礎上,提出了非視距校正系數(shù)β。當β大于經(jīng)驗閾值時,對UWB和PDR定位進行動態(tài)加權處理,用PDR定位來修正UWB在非視距下的定位誤差。同時,采用了外推的方法得到非視距下PDR初始航向角,并使用廣義延拓濾波對行人信息和解算的定位結(jié)果進行處理。實驗結(jié)果顯示,該方法有效降低了非視距情況下的定位誤差,經(jīng)廣義延拓濾波處理后,定位結(jié)果更符合實際運動軌跡,和單一UWB室內(nèi)定位方法相比,定位精度提高了53.7%,整體平均定位誤差在0.164 1 m左右。 

【文章來源】：傳感技術學報. 2020,33(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 UWB定位模型
2 PDR定位模型
3 廣義延拓濾波模型
4 PDR輔助的UWB定位方法
5 實驗與結(jié)果分析
    5.1 單基站與單標簽測距實驗
    5.2 平面定位測試
6 總結(jié)


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于卡爾曼濾波的視覺輔助慣導定位算法研究[J]. 顧洪洋,方針,劉宇,張澤欣,付樂樂.  電子質(zhì)量. 2020(03)
[2]UWB/慣性技術組合優(yōu)化的室內(nèi)定位技術研究[J]. 楊秀梓,王敬東,劉亞飛,劉法.  電子測量技術. 2019(15)
[3]基于自適應抗差卡爾曼濾波的UWB室內(nèi)定位[J]. 劉韜,徐愛功,隋心.  傳感技術學報. 2018(04)
[4]慣導系統(tǒng)輔助CSS的室內(nèi)定位方法[J]. 黃金鵬,尚俊娜,岳克強,張波,李蕊江.  傳感技術學報. 2018(03)
[5]WiFi-PDR室內(nèi)組合定位的無跡卡爾曼濾波算法[J]. 陳國良,張言哲,汪云甲,孟曉林.  測繪學報. 2015(12)

碩士論文
[1]基于UWB/INS數(shù)據(jù)融合抑制NLOS的室內(nèi)定位方法[D]. 張國龍.北京郵電大學 2019
[2]融合UWB和改進式PDR的室內(nèi)行人定位算法研究[D]. 匡業(yè).華東交通大學 2018
[3]基于WiFi/UWB/氣壓計的室內(nèi)組合定位研究[D]. 張陳晨.東南大學 2018



本文編號：3189937