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根据GPS数据处理中的Kalman滤波状态转移矩阵和设计矩阵大量存在零元素的特点,将其构造成特定稀疏矩阵.再利用稀疏矩阵乘法,同时结合矩阵对称性、矩阵求逆降维等方法,可大大减少Kalman滤波的乘法次数.在非差C/A伪距情况下,该算法乘法总次数不到传统算法的1/3;在双差伪距P1,P2 双差载波情况下,该算法乘法总次数甚至不到1/6;其耗时也只有传统算法的1/3左右,因而大大提高了Kalman滤波的计算效率. 相似文献
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针对无味Kalman滤波（Unscented Kalman Filter）在卫星定轨应用中存在计算效率和估计精度之间如何平衡的问题,本文提出了一种将无味Kalman滤波和扩展Kalman滤波（Extended Kalman Filter）相结合的新算法。该算法对标准的无味Kalman滤波算法作了两个方面的改进,一方面改进采样策略,以最小偏度单形采样策略代替对称采样策略;另一方面改进算法结构,以无味Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法代替单纯的无味Kalman滤波算法,系统的强非线性部分采用无味Kalman滤波来处理,弱非线性部分采用扩展Kalman滤波来处理。算例结果表明,新算法估计精度与无味Kalman滤波相当,但计算效率提高了30%左右。 相似文献
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针对建议分布函数的选择问题,系统地分析比较了改进的粒子滤波算法。在此基础上提出了一种新的粒子滤波算法——自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法。该方法用渐消扩展Kalman滤波产生建议分布函数,由于参数的可在线调节性,使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性。与用转移先验、扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、迭代扩展Kalman滤波以及无迹Kalman滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度。通过对GPS与航位推算(DR)组合导航系统GPS/DR的试验,验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对建议分布函数的选择问题,系统地分析比较了改进的粒子滤波算法.在此基础上提出了一种新的粒子滤波算法--自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法.该方法用渐消扩展Kalman滤波产生建议分布函数,由于参数的可在线调节性,使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性.与用转移先验、扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、迭代扩展Kalman滤波以及无迹Kalman滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度.通过对GPS与航位推算(DR)组合导航系统GPS/DR的试验,验证了该方法的有效性. 相似文献
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本文介绍了用载波相位平滑伪距观测数据和自适应抗差Kalman滤波算法进行差分动态定位的方法，用试验数据说明了车载GPS道路测量系统所能达到的精度水平。 相似文献
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时空Kalman滤波可对变形监测数据进行时空滤波去噪、数据插补和变形预测,本文利用时空Kalman滤波进行变形分析,从模型原理及试验两方面比较分析了Kriged Kalman filter(KKF)、space time Kalman filter(STKF)和spatio-temporal mixed effects(STME) 3种典型时空Kalman滤波模型的性能和适用性。结果表明:3种时空Kalman滤波模型均基于空间基函数及动力学模型组合形式描述时空数据的时空相关性,其主要差异在于空间变异的描述形式不同、空间基函数和状态转移矩阵构造过程不同及模型降维方法不同。在适用性方面,KKF模型更适合于稀疏测站的变形分析,STKF模型及STME模型更适合于海量测站的变形分析。在变形分析应用效果方面,3种时空Kalman滤波模型均具有较高精度的时空滤波去噪、数据插补和变形预测性能,其滤波结果相对于普通Kalman滤波结果的平均改善率为21.1%,其缺失数据插补结果相对于Hermite时间插值结果的平均改善率为42.4%,其空间预测结果相对于Kriging空间插值结果的平均改善率为65.3%,其对已知测站未来变形的时空预测结果相对于普通Kalman滤波时间预测结果的平均改善率为20.6%,其对非观测站点未来变形的时空预测结果相对于Kalman滤波+Kriging组合模型预测结果的平均改善率为20.5%。 相似文献
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针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性. 相似文献
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动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制质量.在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠.在标准Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法.该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性. 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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针对传统超宽带（UWB）室内定位中非线性跟踪问题,基于当前统计（CS）模型和容积卡尔曼滤波（CKF）,本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解（SVD）代替标准CKF算法中的Cholesky分解,提高了算法的稳定性,构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波器（SCKF）。首先在CS模型的基础上改进了先验参数的函数形式,得到改进的CS模型（MCS）,实现模型参数的自适应调整;然后将MCS模型引入SCKF滤波器,实现滤波算法的自适应调整;最后利用MCS-SCKF算法对UWB定位系统模型进行解算,从而得到移动目标位置。仿真和试验结果表明,该算法优于CS模型-卡尔曼滤波算法（CS-KF）和CS模型-SCKF算法（CS-SCKF）,提高了UWB室内定位的定位精度。 相似文献
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在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得标签的三维坐标;然后,将此坐标作为初始值代入序贯平差算法中,利用序贯平差算法对后续数据进行迭代得出最优解。仿真数据和实地测量数据的解算结果表明：与Chan算法、粒子滤波算法和序贯平差算法比较,静态场景中Chan-SA算法定位精度分别提高50.14%、35.29%和41.91%,同时在动态场景内也证明了本文算法的适用性。因此,Chan-SA可以提高超宽带系统的定位精度和稳健性。 相似文献
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为了对UWB(Ultra Wide-Band)室内定位系统精度进行有效的评估,提出了一种基于运动捕捉系统的UWB室内定位精度标定方法。该方法的实现是基于两个实验完成的。其一是使用全站仪对运动捕捉系统进行精度验证,通过布尔莎七参数坐标转换模型对实验数据进行处理,表明了运动捕捉系统的精度满足要求,可以用于标定UWB室内定位系统的精度。其二是通过运动捕捉系统来标定UWB室内定位系统的精度,以运动捕捉系统采集的数据为真值,将UWB室内定位系统采集的数据与运动捕捉系统采集的数据进行比较,得出的标定结果符合实际情况,表明了标定方法是有效和可靠的。 相似文献
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Catia Real Ehrlich 《地球空间信息科学学报》2019,22(2):73-88
ABSTRACTThe localization of persons or objects usually refers to a position determined in a spatial reference system. Outdoors, this is usually accomplished with Global Navigation Satellite Systems (GNSS). However, the automatic positioning of people in GNSS-free environments, especially inside of buildings (indoors) poses a huge challenge. Indoors, satellite signals are attenuated, shielded or reflected by building components (e.g. walls or ceilings). For selected applications, the automatic indoor positioning is possible based on different technologies (e.g. WiFi, RFID, or UWB). However, a standard solution is still not available. Many indoor positioning systems are only suitable for specific applications or are deployed under certain conditions, e.g. additional infrastructures or sensor technologies. Smartphones, as popular cost-effective multi-sensor systems, is a promising indoor localization platform for the mass-market and is increasingly coming into focus. Today’s devices are equipped with a variety of sensors that can be used for indoor positioning. In this contribution, an approach to smartphone-based pedestrian indoor localization is presented. The novelty of this approach refers to a holistic, real-time pedestrian localization inside of buildings based on multi-sensor smartphones and easy-to-install local positioning systems. For this purpose, the barometric altitude is estimated in order to derive the floor on which the user is located. The 2D position is determined subsequently using the principle of pedestrian dead reckoning based on user's movements extracted from the smartphone sensors. In order to minimize the strong error accumulation in the localization caused by various sensor errors, additional information is integrated into the position estimation. The building model is used to identify permissible (e.g. rooms, passageways) and impermissible (e.g. walls) building areas for the pedestrian. Several technologies contributing to higher precision and robustness are also included. For the fusion of different linear and non-linear data, an advanced algorithm based on the Sequential Monte Carlo method is presented. 相似文献
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全球卫星导航系统(GNSS)与超宽带(UWB)等定位系统在室内外复杂环境下作用范围有限,并且单一定位源均无法获得从室外到室内连续可靠的定位结果等问题,针对北斗卫星导航系统(BDS)+GPS/UWB松组合定位方法展开研究,设计了室内外动态定位实验与过渡区域静态定位实验,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对定位误差状态进行最优估计,并对BDS+GPS组合、UWB以及BDS+GPS/UWB松组合三种定位模式进行分析评价. 实验结果表明:在室内外的过渡区域,BDS+GPS/UWB松组合改善了GNSS-实时动态定位(RTK)的定位精度,扩展了GNSS-RTK的作用范围;BDS+GPS/UWB松组合相比于各单一定位源在一定程度上提高了系统从室外到室内定位的连续性与定位结果的可用性. 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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针对现有基站室内定位算法参与定位基站选择及权重设置不合理导致定位精度低的问题,提出了5G环境下基于接收信号强度指示(RSSI)进行加权质心室内定位算法. 该算法通过RSSI测距得到5个已知基站到待定位点的距离,以已知基站位置为圆心作圆,针对相交所得的五边形区域,取任意3个顶点组成三角形,并根据不同的基站类型以及与待定位点的距离,设定合适权重计算三角形质心坐标,利用所得的10个三角形质心坐标做最大似然估计(MLE)得到最终定位点. 仿真结果表明:在基站稀疏和密集两种环境下,本算法较经典质心算法和加权质心算法,室内定位精度明显提高. 相似文献
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室内场景复杂、WiFi信号不稳定等因素,造成基于信号空间K最近邻法的WiFi指纹定位算法匹配的邻近点会出现偏差,使用偏差较大的点计算待定点位置会直接影响定位结果。本文提出了一种改进的组合定权的指纹定位算法,对K个邻近点的几何结构进行分析,剔除其中偏离邻近点几何中心较远的点后,同时分析匹配邻近点中心同待定点几何位置存在理论上的关联,利用选择后的邻近点与其中心点的几何距离、待定点与指纹点欧氏距离组合定权,加权求取坐标。与KNN、WKNN算法定位结果分别进行比较,表明该方法提高了定位准确性和精度。 相似文献