一种缩小NLOS误差提高室内跟踪精度的融合算法

韩宝磊; 邓琛; 李文帅; 刘玉

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一种缩小NLOS误差提高室内跟踪精度的融合算法

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针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在室内环境中,非视距(NLOS)传播对EKF跟踪性能产生很大影响这种缺陷,提出一种基于极限学习机(ELM)和EKF的融合方法.ELM使用EKF的状态信息对测量值进行分类,确定受NLOS误差影响的传播路径,然后利用该路径训练的ELM对测量值进行校正.实验结果表明,该算法与传统算法相比精确度提高了43.2％,可以有效缩小NLOS误差.

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来源
《软件导刊》 |2020年第6期|66-69|共4页
作者
韩宝磊; 邓琛; 李文帅; 刘玉;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620;

浙江慧勤医疗器械有限公司浙江德清313200;

上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
扩展卡尔曼滤波器; 极限学习机; 非视距传播; 误差抑制;

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