融合UWB和IMU数据的新型室内定位算法

周军; 魏国亮; 田昕; 王甘楠

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融合UWB和IMU数据的新型室内定位算法

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针对室内定位中的非视距（Non-Line-of-Sight,NLOS）现象,提出一个新型算法进行识别,同时有效缓解其影响.主要通过超宽带（Ultra-Wideband,UWB）定位系统与惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）的信息修正非视距误差,获得较高的定位精度.首先,在离线阶段获得不同障碍物下的NLOS误差概率分布曲线;其次,利用惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）的预测位置及NLOS误差概率曲线修正测量距离;最后,利用卡尔曼滤波（Kalman Filtering,KF）融合步行者航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）的INS位置和经过改进最小二乘法（Least Square,LS）处理后UWB定位系统的位置,并更新NLOS误差获得更准确的位置估计.通过仿真和实验证实了提出的定位算法可以有效缓解NLOS误差,提升定位性能,实现在NLOS影响下的高精度定位.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2021年第8期|1741-1746|共6页
作者
周军; 魏国亮; 田昕; 王甘楠;
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作者单位

1. 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 2. 上海理工大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无线电中继通信、微波通信;
关键词
室内定位; 卡尔曼滤波; 概率分布曲线; 非视距;

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