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扩展卡尔曼滤波算法在UWB定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
随着无线通信技术的发展,新兴的无线网络技术得到了广泛的应用,基于无线网络的定位技术尤其是UWB(Ultra Wide Band)无线定位技术具有广阔的发展前景。考虑到UWB定位系统中存在的非线性问题,在RSSI(Received Signal Strength Indication)算法的基础上将扩展卡尔曼滤波算法应用于UWB定位技术中,并对RSSI算法和扩展卡尔曼滤波算法进行了性能仿真分析,通过仿真证实了扩展卡尔曼滤波算法能够有效减少定位误差,提高定位精度。 相似文献
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针对经典的推广卡尔曼滤波算法受初值和测量噪声影响大,算法不稳定等缺点,提出了一种新的基于极坐标的转换测量卡尔曼滤波定位算法,计算机仿真结果验证了这种算法具有较好的稳定性和实用性. 相似文献
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针对频谱监测系统中被监测信号无法控制并且没有任何先验知识,只能通过对信号被动监测,即接收与处理信号来估计信号源位置的要求,该文提出一种基于接收信号强度指示差值(RSSID)的定位算法,并利用卡尔曼滤波提高其定位精度。该文将两监测站之间的RSSID转换成信号源到两监测站的距离之比,根据距离之比构造定位方程矩阵,进而利用最小二乘法求取信号源位置。仿真结果表明:所提算法比经典RSSI定位算法性能更优,降低了环境因素对定位精度的影响,并且能更好地满足参数较少的定位服务需求,可以有效地应用于频谱监测系统中。同时,卡尔曼滤波可以有效改善系统的定位精度,达到预期的定位效果。 相似文献
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为进一步提高动态目标室内可见光定位追踪系统性能,提出了一种基于随机森林(RF)算法的室内可见光指纹定位方法。利用发光二极管(LED)的光强信号作为特征构建指纹数据库,应用指纹库中的数据训练决策树,引入RF算法进行初始定位,再通过卡尔曼滤波对初始位置估计进行优化,从而获得更准确的定位轨迹。仿真结果表明:在5 m×5 m×3 m的室内场景下,通过所提定位方法能获得大部分采样点误差分布在4 cm之内的定位效果;此外,通过与不同室内可见光定位算法的性能进行对比,验证了所提算法的技术优势。 相似文献
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无源测向测时差定位算法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
该文首先给出了无源测向测时差定位算法,然后对该算法的定位精度进行了分析。通过仿真将该方法与无源测向交叉法和时差法进行了比较,说明该方法是一种定位精度较高且对系统要求较低的无源定位方法,具有实用价值。 相似文献
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论述多普勒频率差无源定位技术的实现方法 ,对等多普勒定位曲线误差进行分析 ,利用LMF(Levenberg -Marquardt-Fletcher)算法求解辐射源位置。在三运动平台条件下 ,通过计算机仿真 (按照MonteCarlo方法 )对算法的定位精度和性能作了评估。 相似文献
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利用多普勒频率信息的第三方辐射源对动目标的无源相干定位技术,可获得高精度无模糊等优越的系统性能。在噪声环境中对动目标定位技术通常要求从系统的可观测性,估计性能,定位算法等方面时系统进行描述。文章基于两发一收的T^2/R无源相干定位系统。只利用多普勒频率信息时动目标进行状态估计,分析了系统的Cramer-Rao Bound(CRB)性能,并采用最大似然的估计算法对动目标进行定位。通过在数值单次与统计意义(Monte Carlo)上的仿真实验表明,利用多普勒频率信息的无源相干定位技术是可靠有效的。 相似文献
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单站无源定位技术的探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
随着电子战技术的发展,对电子支援系统的生存能力和目标定位能力的要求越来越高。对单站无源定位技术的基本工作原理及其定位精度进行了分析。理论分析表明,该方法是一种定位精度较高且对系统要求较低的无源定位方法,具有实用价值。 相似文献
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多机无源定位中存在载机位置误差却不予考虑时必然会降低目标的定位跟踪精度。为了解决存在载机位置误差情况下的定位问题,提出了一种考虑载机位置误差的约束最小二乘(CLS)多机无源定位算法。该算法对伪线性观测方程中由于测量误差和载机位置误差而导致的增广系数矩阵的误差协方差阵进行约束,并对伪线性观测方程的误差进行约束最小二乘处理,最终转化为对一组矩阵束的广义特征分解问题。仿真结果表明,相对于最小二乘(LS)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,该算法具有更快的收敛速度和较高的定位精度,并且受载机位置误差影响小,在观测噪声比较大时仍能保持良好的定位性能。 相似文献
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针对机动辐射源的单站被动跟踪问题,结合中心差分滤波(central difference filter)方法,该文提出了一种基于中心差分的交互多模型(IMM)机动目标跟踪算法,无需计算基于EKF(Extended Kalman Filter)方法所需的Jacobian矩阵,易于实现。将传统IMM算法中协方差的传递改造为平方根滤波形式,数值稳定性更好。将该算法应用到联合利用径向加速度和角度信息的单站定位系统,与基于EKF的IMM算法和基于UT(Unscented Transformation)的IMM算法仿真比较表明,该文算法和基于UT的IMM算法性能相当,比基于EKF的算法具有更高的跟踪精度。 相似文献