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511.
512.
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
513.
深弹精确自导受测向测距精度影响,为探究自导全过程算法,采用波束域相关处理方法,开展深弹自导过程中自导算法的测向测距性能研究.首先,对方法的可行性进行分析,确定噪声背景下有效混响抑制方法.进而,假设深弹运动态势和弹目的初始位置,根据几何态势推算出运动过程中的弹目位置和目标俯仰角,并加入随机误差模拟弹体旋转.最后,仿真计算... 相似文献
514.
针对传统的指纹定位与测距定位混合需要提前确定两者权重的问题,该文提出了一种新的动态加权混合定位方法。该方法利用Wi-Fi精细时间测量(FTM)协议同时返回接收信号强度(RSS)与测距数据的条件,在分析指纹定位与测距定位原理的基础上,分别对两种定位方法生成的定位结果动态确定权值,最后根据间接平差原理对两种定位结果进行融合,得到最终定位结果。在相同的实验条件下,该文所提的动态加权混合定位方法的平均定位误差(ME)为1.42 m,均方根误差(RMSE)为1.85 m,与指纹定位、测距定位和确定性加权混合定位方法相比,ME分别减小了27.6%、18.4%和21.9%,RMSE分别减小了37.3%、15.5%和15.5%。实验结果表明:与指纹定位、测距定位单种定位方法和确定性加权混合定位方法相比,该文提出的动态加权混合定位方法可以提高定位结果的精度和稳定性。 相似文献
515.
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