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基于卡尔曼滤波的室内运动目标实时定位算法

         
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针对室内运动目标实时定位时采集的RSS较少,对实时性的要求较高,以及需要考虑位置之间的时间相关性,提出一种基于卡尔曼滤波的室内运动目标实时定位算法。首先,该算法在ISVR算法的基础上计算得到当前位置坐标的测量值作为卡尔曼滤波的输入;其次,结合室内的地图信息,根据是否在转角处设置不同的卡尔曼滤波参数状态噪声和观测噪声;最后,结合观测值和系统的预测值经过卡尔曼滤波,得到最终的定位结果。实验结果表明,提出的算法可以降低定位时的波动,定位精度相较改进前提高了20%以上。

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