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基于视觉辅助的时差定位和目标跟踪

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随着社会需求和位置服务的快速发展,时差定位算法被广泛应用于室内定位,然而在复杂的室内场景下由于非视距的存在,定位精度和鲁棒性相比于视距情况下会大大降低.传统的Chan算法在NLOS环境下定位精度很难满足要求,本文根据距离几何关系的性质,提出一种基于Cayley-Menger行列式的最小残差加权方法来抑制NLOS的影响.使用Cayley-Menger行列式得到距离估计,再进行残差加权来得到终端的位置估计值,最后提出一种修正的牛顿法进一步迭代求解.通过上述改进算法,并结合增强现实的视觉辅助和步行者航位推算技术,提出重构卡尔曼滤波的观测值和预测值的自适应算法对目标进行动态定位和跟踪.仿真和实验结果表明,本文所提出的方法有效抑制了NLOS误差对定位精度的影响,降低了计算复杂度.与其他算法相比,具有较高的定位精度和动态跟踪效果.

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来源
《第十二届中国卫星导航年会》|2018年|1-7|共7页
会议地点北京
作者
Peng Xu; 许鹏; Zhongliang Deng; 邓中亮; Xinyu Zheng; 郑心雨; Hanhua Wang; 王翰华; Weijia Jiang; 蒋伟佳;
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作者单位

教育部华中师范大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类雷达;
关键词
时差定位; 目标跟踪; 非视距信号; Cayley-Menger行列式; 最小残差加权法; 卡尔曼滤波;

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