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针对超宽带室内定位系统中的标准偏差和非视距误差问题,该文设计了一种基于改进卡尔曼滤波动态定位方法。该方法首先针对双向到达时间测距信息进行标定,利用线性拟合剔除测距信息中的标准偏差,针对超宽带平面定位系统中的非线性量测方程推导得到线性化的量测方程,将改正后的测距信息作为改进卡尔曼滤波量测信息,通过设定阈值调整卡尔曼滤波增益,从而剔除非视距误差。实验结果表明,该方法能有效抑制标准偏差和非视距误差的影响,视距环境下能达到厘米级精度,非视距环境下亚分米级精度,实现室内环境下的高精度动态定位。 相似文献
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针对室内定位过程中超宽带(UWB)信号容易受到非视距(NLOS)环境的影响从而降低定位的精度和稳定性的问题，该文提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和自主完好性监测(RAIM)的误差识别算法，通过粒子群优化(PSO)算法对支持向量机(SVM)模型参数进行优化，将优化后的支持向量机模型用于UWB NLOS信号的识别，并利用自主完好性监测算法将异常的UWB测距值剔除。实验结果表明，该文算法能够对NLOS信号进行准确的识别，并有效提升了NLOS环境下UWB定位的精度及稳定性，平面定位误差可控制在0.26 m以内，东、北方向的均方根误差分别为0.09、0.11 m。 相似文献
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针对当前室内位置服务技术难以同时满足定位的高精度性、连续性和和可靠性等显著问题,本文提出了一种多传感器数据融合室内定位算法,综合利用超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)的室内高精度定位特性、惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的自主定位和短期高精度定位特性,在非完整性约束模型(Non-Holonomic Constraint,NHC)的辅助下,采用固定区间平滑滤波,实现室内高精度连续定位.实测数据分析结果表明:1)UWB能实现分米级的定位和测速精度;2)在INS、NHC和固定区间平滑滤波的辅助下,可实现厘米级的平面定位精度和分米级的高程定位精度,测速精度达到优于3 cm/s;3)在UWB定位性能较差的环境下,NHC、INS和RTS对UWB定位性能的改善最为明显. 相似文献
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针对超宽带(ultra wide band,UWB)定位中影响定位精度的非视距(non line of sight,NLoS)传播误差问题，提出了一种基于Kalman滤波的NLoS误差二次消除方法.该方法利用NLoS误差与测量误差之间的相互独立性，借助Kalman滤波将NLoS误差从总误差中单独分离出来，对其进行实时估计，并将该NLoS误差估计值作为NLoS误差辨别及测距值修正的依据.通过Kalman滤波对到达时间(time of arrival, TOA)测距值进行二次估计、鉴别及修正以提高TOA测距精度，从而实现室内复杂环境下的UWB精准实时定位.仿真实验结果表明：该方法不仅能够对NLoS误差实现良好的跟踪估计，对视距(line of sight, LoS)/NLoS环境转变也具有较强的灵敏感知能力，同时NLoS误差测距值在应用该方法后的定位性能逼近于LoS环境下的理想状态. 相似文献
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为保证卫星导航的定位精准性,降低定位误差,提出基于卡尔曼滤波算法的卫星导航高精度定位方法。该方法采用支持向量机分类卫星导航信号,获取信号中不含伪距的直达信号,依据该信号获取终端接收机的三维空间坐标;将该坐标和接收机的时钟偏差以及频率漂移作为核心,采用改进的卡尔曼滤波算法获取终端接收机的位置坐标,即卫星导航的定位结果;并采用粒子群算法优化卡尔曼滤波算法获取的定位结果,以此提升卫星导航定位精准性。测试结果显示：该方法具有较好的应用性能,在X、Y、Z三个方向上的定位误差结果均在5 m以内;高程定位误差均在3.5 m以内,可精准完成导航载体所在位置的定位,掌握导航载体的运动轨迹。 相似文献
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精确且稳定的自主定位是移动机器人在室内环境下实现自主导航的前提,针对室内定位中视觉即时定位与地图构建(SLAM)存在的累计误差以及环境因素导致超宽带(UWB)定位精度下降的问题,提出一种基于SLAM/UWB的室内融合定位算法. 首先该算法以扩展卡尔曼滤波(EKF)为基础,将UWB的全局定位坐标和视觉SLAM位移增量进行融合,但考虑到测量噪声易受复杂环境影响,引入阈值检测和自适应测量噪声估计器,以抑制异常值和时变测量噪声对滤波器性能的影响,最后使用智能移动小车在不同的室内场地下进行实验. 实验表明:该算法优于单一的UWB或者视觉SLAM定位方式,并且在复杂室内环境下比传统EKF算法拥有更稳定的定位效果. 相似文献
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针对无线传感网络进行室内定位过程中由于信号非视距(NLOS)传播导致精度低的问题，提出一种基于改进高斯-牛顿法的NLOS误差消除室内三维定位模型.该模型基于欧式距离，利用最小二乘算法得到目标位置的初始解，并根据改进的高斯-牛顿法对非线性最小二乘估计值进行迭代，进一步降低NLOS误差的影响，收敛得到最终的精确位置.实验结果表明：该模型在三维空间的定位误差约在0.64 m，最大定位误差不超过1.29 m，误差小于1.2 m的概率为96.5%，较其他定位方法有更好地定位效果. 相似文献
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近年来,随着科技的进步和创新,对室内定位的研究正朝着多技术互补融合的方向发展,将导航技术与室内定位相融合成为目前的研究热点。行人航位推算(PDR)和超宽带(UWB)技术以其独特的定位优势和精确度等众多优点成为室内定位的主流技术,但PDR由于其累积误差的影响只适用于短时间内高精度室内导航需求,而超宽带在复杂环境中,时间信息可能会严重失真,导致定位信息缺失。因此,本文利用扩展卡尔曼滤波(EKF)对两者进行融合改进,以此发挥各自技术优势。试验结果表明,定位解算的终点误差最大为0.819 5 m,最小为0.144 3 m,平均误差为0.347 8 m,位置平均误差为0.475 0 m,有效提升了室内定位的精度。 相似文献
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针对超宽带（ultra wideband，UWB）室内导航中非视距（non line of sight，NLOS）测距误差会大幅降低导航精度以及系统噪声的不确定性导致滤波精度不高的问题，提出了一种基于新息向量的抗差Kalman滤波方法。该方法在UWB室内导航线性化模型的基础上，利用单个新息值构造抗差因子矩阵，从而消除非视距测距误差的影响，同时对系统噪声协方差矩阵进行实时估计和修正。实验结果表明，该方法不但能有效地消除非视距测距误差对导航解算的影响，而且能进一步提高导航解算的精度和稳定性。 相似文献
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首先简述了基于无线通信的室内三维定位技术的发展概况、实现方式以及有待研究解决的问题,然后详细叙述了定位算法的基本原理,分析并解决了病态方程组的求解问题,接着利用实测数据建立了非视距传播环境下(Non-Line Of Sight,NLOS)的测量误差模型,最终通过迭代得到终端的三维定位坐标。实验证明了该定位算法的精度在x、y轴能够达到0.2 m,在z轴能够达到1.8 m。 相似文献
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针对室内及室内外过渡区域,GNSS信号受到严重影响导致的定位精度下降甚至无法定位的问题,该文提出了一种新的多传感器组合的室内定位方法。充分利用超宽带(UWB)超高的时间分辨率、良好的抗多径能力和较强的穿透能力,以及激光雷达(LiDAR)所表现在构图与定位方面主动、高效、精确的特点。使得两个系统相互作用,在复杂的室内环境下能够获得厘米级的定位结果。基于室内环境下的实测实验结果表明:无论是在非视距环境下UWB定位能力受到严重影响,还是在LiDAR定位结果出现较大发散的情况下,基于EKF的UWB/LiDAR组合定位系统都能够稳定维持厘米级的定位精度,定位结果比较接近参考轨迹。本文提出的基于EKF的UWB/LiDAR组合定位模型,实现了复杂室内环境下的高精度定位。 相似文献
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针对室内环境下UWB TW-TOA测距精度受标准时间偏差和NLOS误差影响明显的问题,采用4阶多项式拟合模型对标准时间偏差进行标定,设计了一种新的基于偏移卡尔曼滤波的NLOS误差鉴别与抑制方法。该方法将测距残差与卡尔曼滤波结合,鉴别出NLOS误差,并将残差值加入到卡尔曼滤波的迭代中,修正卡尔曼滤波的异常值,得到消除NLOS的测量值。利用实测试验对以上算法进行验证,结果表明经过标准时间偏差标定及NLOS误差的鉴别与抑制后,在LOS环境下,UWB TW-TOA测距精度可达到毫米级;在NLOS环境下,测距精度可由原来的0.5m缩小至0.2m,证明了本文方法的正确性和可行性。 相似文献
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在脉冲星导航中，角位置误差是主要的误差源之一。因此本文基于X射线脉冲星导航，提出了一种修正扩维无迹卡尔曼滤波（MASUKF）算法进行角位置误差的改进。MASUKF算法在原扩维无迹卡尔曼滤波（ASUKF）算法的基础上加入了Roamer延迟的高阶项，并将其作为误差项，将修改后的误差项代入状态方程与量测方程中，即可进行仿真分析。在仿真中，首先将ASUKF算法与UKF算法进行对比仿真模拟试验，结果显示ASUKF算法能显著地提高约45 m的定位精度，在X、Y、Z 3方向的速度误差估计精度约提高了20%；然后比较ASUKF与MASUKF算法，结果显示MASUKF算法较ASUKF算法的速度误差与位置误差的估计精度均提高2%以上。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1):4-10
针对相对于室外更为复杂的室内或者灾害环境中,全球导航定位系统(GNSS)信号受到严重影响导致定位精度下降甚至会无法定位的问题,该文充分利用了超宽带(UWB)极高的时间分辨率、优异的抗多径能力和非视距(NLOS)环境下较强的穿透力,从信号传播层面改进定位算法,通过经验值判断测量环境,在基准站与移动站之间不存在障碍物遮挡的情况下,通过UWB定位模型进行定位并通过卡尔曼距离滤波模型去除噪声;在基准站与移动站之间存在障碍物且在信号可以穿透障碍物的情况下,通过路径损耗模型实现对NLOS误差的粗略估计,在此基础上加入卡尔曼距离滤波模型做进一步估计,进而以此估计值对定位结果进行改正。基于室内环境下的实测实验结果表明:无论静态或者动态,在产生NLOS误差导致定位结果轨迹与实际参考轨迹差别较大的时候,该文定位算法会对定位结果有较好的改正,通过经验值判断的方法可实现复杂环境下较好的定位。 相似文献