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传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。 相似文献
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介绍低秩矩阵填充理论,结合RSS室内信号图的特点,借鉴地形图中的地物特征点概念,提出RSS欧氏空间信号特征点概念;提出RSS室内定位信号经验模型的具体重构算法和流程。最后,分析RSS几何空间特征点构建指纹库的精度分析和RSS欧氏空间信号特征点信号模型重构的精度分析,对不同类型的特征点赋予不同的权值,并将这些特征点用在RSS室内定位信号经验模型的重构中。实验结果表明,在数据采样量略高于位置指纹(约为1.37倍)的情况下,利用RSS室内定位信号经验模型的定位精度显著高于位置指纹的定位精度(约为2倍),特别是0.5m以内的定位精度。 相似文献
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提出了一种基于改进粒子滤波的多路径效应减轻算法。首先,针对粒子退化问题,将无迹卡尔曼滤波应用到粒子更新过程中;其次,考虑到原始信号噪声及更新过程噪声的影响,在数据预处理阶段及粒子更新过程中,利用小波变换算法进行降噪处理。实验数据分析结果表明,改进算法能够有效地提取出信号的多路径模型,有一定的参考价值。 相似文献
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针对传统位置指纹匹配算法只能表征单一维度指纹点特征的问题,提出了一种基于智能手机四向接收信号强度(RSS)指纹的室内定位方法. 该方法通过离线阶段的数据采集、特征提取、接入点(AP)权重分配三个步骤提取了更丰富的指纹点信息,在线阶段使用改进的K最近邻(KNN)分类算法将测试点与指纹点匹配. 在操作系统版本为Android 10的智能手机上使用蓝牙传感器进行实验验证,随机选取30个测试点,得到的实验结果表明:1)四向RSS指纹优于传统的单向RSS指纹,在相同的实验条件下使用四向RSS指纹最高可降低13.4%的定位误差;2)使用四向RSS指纹结合提出的算法,平均定位误差在1.61 m,且响应时间在毫秒级. 相似文献
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针对行人航位推算(PDR)定位存在误差累积和地磁指纹不唯一导致的误匹配问题,本文改进了基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位方法.在PDR定位过程中利用地图信息控制粒子权重更新,得到较为准确的位置信息后,利用动态时间规整(DTW)算法在PDR推算位置基础上进行快速序列匹配,获取最优位置估计.试验结果表明,融合定位方法有... 相似文献
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针对城市环境中GPS动态定位系统的特点,提出了一种基于粒子滤波的GPS动态定位算法。与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法利用观测伪距误差分布建立重要的密度函数,能够处理噪声符合非高斯分布的情况,且无需对观测方程线性化,提高了GPS动态定位的精度。通过实际算例分析,验证了该算法的有效性。 相似文献
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近十年来,基于RSS(received signal strength)的WiFi指纹室内定位技术逐渐成为国内外学者的研究热点,其通过接收多个AP(access points)的信号来估计用户的位置.受到室内复杂环境的影响,不同AP的观测质量存在较大差异,AP选取对WiFi室内定位性能具有重要的影响.考虑到AP在传播过程中存在信号丢失,有学者提出了基于信号丢失率(signal loss rate,SLR)的AP选取算法,为了能够选取出更加合适的AP,本文针对基于SLR的AP选取算法进行了相关参数设置实验分析.实验结果表明:在合适的参数设置下,基于信号丢失率的AP选取算法与其他现有常见方法相比,具有更高的定位精度以及可靠性. 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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由于GPS不能满足用户对室内定位的需求,研究并开发基于Wi-Fi和Android平台的室内定位系统,利用位置指纹匹配算法和Kalman滤波实现室内定位。实验结果表明,该系统具有良好的实时动态定位效果。 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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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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针对传统伪距差分服务端压力大,以及在复杂环境下进行导航定位,某些历元卫星信号弱、卫星数不足、无法连续定位的问题,该文提出了基于扩展卡尔曼滤波算法的虚拟格网伪距差分方法。该方法充分利用先验信息和动力学模型,解决了复杂环境中动态定位结果不连续、定位精度低等问题。为验证算法的有效性,该文分别进行了动态、静态实验,并与最小二乘结果进行对比,实验结果表明:静态模式下,卡尔曼滤波算法比最小二乘算法的定位精度,在N、E、U方向分别提高48.3%、47.1%、52.5%;动态模式下,卡尔曼滤波算法比最小二乘算法更加稳定,更适合复杂环境定位。 相似文献
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针对传统的基于反向传播(BP)神经网络室内定位算法存在着低精度和慢收敛问题,且考虑到室内环境复杂,通常存在多径效应,无法使用信号强度衰减测距模型进行精确定位,提出一种改进的人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位算法．利用人工鱼群觅食和寻优方式来提高全局寻优搜索的速度和能力,采用改进的人工鱼群算法(IAFSA)优化选取室内定位BP神经网络的权值和阈值,有效避免了传统BP神经网络的预测值易陷入局部最优的缺点,同时利用高斯滤波对信号进行去噪处理,建立采样点获取到的信号强度值(RSSI)与位置坐标的关系．实验结果证明所提方法与传统的BP神经网络方法相比,平均定位误差减少了0.75 m,平均定位精度提高32.2％,提高了定位可靠性,算法具有更好的稳定性. 相似文献
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针对使用智能手机进行行人航迹推算（pedestrain dead reckoning,PDR）时航向角漂移,定位精度不高,误差累积的问题,提出了一种地图匹配辅助的卡尔曼滤波-粒子滤波（Kalman filter-particle filter,KF-PF）多重滤波算法对PDR算法进行优化。在传统PDR算法的基础上,使用KF融合陀螺仪数据和地图信息解算航向角,然后采用基于地图匹配的粒子滤波算法对轨迹结果进行处理。实验结果表明,该方法消除了航向角误差过大对定位结果的影响,在提高室内定位的灵活性的同时增强了定位的稳定性和精度,并通过地图匹配减少了传统粒子滤波采样点数,降低了运算量,使其在手机平台上实时运行成为可能。 相似文献