基于WLS-KF的UWB室内定位滤波算法研究

针对室内超宽带(UWB)定位过程中受到非视距误差(NLOS)干扰而导致定位精度下降的问题,提出了基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法对测距信息解算得到定位坐标。在通视环境下进行测距,利用测得的数据计算新息向量和协方差,并基于此构建阈值信息,对NLOS环境产生的量测异常值进行判别,在此基础上利用Sage-Husa滤波对系统噪声协方差进行估计。采用加权最小二乘法对测距信息进行处理,得到标签解算坐标的最优估计。通过MATLAB仿真验证算法的可行性和有效性并在室内环境下进行测距、定位试验验证。仿真和实验结果表明,基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法能有效识别NLOS误差,且对定位过程中发生的状态突变能有效进行跟踪,解算得到的标签坐标x方向误差1 cm左右,y方向误差2 cm左右,提高了UWB室内定位的精度。     

基于WiFi辅助的自适应步长的室内定位算法

随着室内定位的需求越来越多,基于PDR算法的低成本惯性传感器定位方法备受青睐。在PDR算法的基础上,提出了一种步长可随着步频自适应变化的s f关系模型。同时针对PDR算法的误差累积问题,利用WiFi信号的接入点位置的绝对坐标对定位误差进行校正,利用连续的两个WiFi信号接入点位置辅助动态调整步长,避免了长时间的计步累积误差对步长的影响。实验验证该方法可有效提高室内定位的精度。     

采用三次通信的TOF与TDOA联合定位算法

通常基于超宽带(UWB)的定位系统采用的主要技术是TOA和TDOA算法,但是TOA算法定位速度低,TDOA算法定位精度不稳定,这些情况均限制了它们在UWB定位系统中的应用。为了权衡这两种算法在定位速度和精度方面的不足,提出了一种新的TOF与TDOA联合定位算法(CTT)。该算法仅需要3次UWB通信便可测量TDOA算法所需的所有时间差信息和一个TOF距离值,并可以此计算出该定位区域内所有基站与单个标签的距离,定位速度比TOA算法提升至少50%。使用DW1000分别对TOA、TDOA与CTT算法进行定位精度对比,结果表明CTT算法在二维情况下的平均定位误差20 cm,标准差10 cm,接近于TOA的精度并解决了TDOA算法精度不稳定的问题。     

UWB与IMU融合的室内动态定位算法

针对超宽带(UWB)定位易受多种噪声和非视距(NLOS)的影响产生定位误差的问题,提出了一种基于UWB与惯性测量单元(IMU)融合的室内动态定位算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法对基于到达角度(AOA)定位方法的位置信息进行滤波,并与IMU数据进行时间同步,通过相邻时刻UWB位置信息变化速度与IMU所测量标签运动速度对比,实现对NLOS数据的识别及补偿,从而降低NLOS对定位精度的影响;然后基于改进粒子滤波算法对融合后的数据进行最优估计,以抑制噪声的干扰,最终实现对标签的准确定位。实验结果表明,所提算法采用基于AOA的定位方法可以在保证定位精度的前提下节约硬件成本;与单一使用UWB传感器的定位方案相比,所提算法可根据IMU提供的先验信息有效降低UWB的定位误差,在非视距环境下具备较高可靠性;与基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的融合算法相比,定位精度分别提高了65.6%和56.0%;与标准粒子滤波算法相比,所提算法基于改进的粒子滤波算法运行时间缩短了42.3%。     

北斗和超宽带定位技术在电力系统中的应用

针对北斗卫星定位技术因障碍物的阻挡导致室内无法获取定位信息的问题,提出了北斗室内外无缝定位技术方案。在此基础上,对卫星定位及超宽带(Ultra Wide Band,UWB)两种定位模式算法原理的研究,提出了一种可兼容两种定位模式的高精度定位算法,在该算法下可以实现两种定位模式的无缝切换,不影响最终定位结果精度。并对变电站等复杂电磁环境下的算法模型进行研究,确定了室内UWB定位基站的布站模式以及定位精度的实现方案,解决室内定位信号弱的难题,确保在实际应用环境中的定位精度。对电力系统中的人和设备的定位提供了理论依据。     

SVR辅助改进鲁棒卡尔曼滤波的UWB/INS组合定位方法

针对UWB/INS组合定位中UWB定位信息异常和短时缺失的问题,本文提出一种SVR辅助改进鲁棒卡尔曼滤波的UWB/INS组合定位方法。该方法对鲁棒卡尔曼滤波（RKF）进行改进,采用改进的IGG3权函数分段修正新息,减小异常量测信息对滤波结果的影响。在UWB信号正常时,采用改进RKF估计位置误差;在UWB信号缺失时,采用在线训练的SVR模型预测位置误差,并根据估计或预测的位置误差校正载体位置信息。实验结果表明,本文所提的方法不但可使UWB信号正常时的组合定位误差减小33.33%,而且在线训练SVR模型辅助比固定SVR模型辅助可明显提升定位算法的性能,在UWB信号短时缺失时仍能持续有效定位,使组合定位误差减小29.63%。     

室内机器人TDOA异步无参测距定位方法研究

针对超宽带室内机器人定位系统中TDOA的时钟难以同步以及测量存在各种干扰问题,提出一种室内机器人TDOA异步无参测距的定位新方法。该方法将实际测量计算而来的时间作为校正因子,为主基站构建异步时钟下无参考节点的测距算法模型,由主、从基站的测量信息可直接计算出机器人到达距离差;提出关联权值滤波算法获得到达距离差状态矩阵,有效降低信号干扰。并从测量性能、测距及定位等方面进行误差分析。实验结果表明,测距精度98%维持在10 cm以内,且不会随着长时间运行发生测量偏移,具有较好的定位精度,可满足室内机器人的定位需求。     

基于烟花优化粒子群的室内定位算法研究

针对测距式射频识别室内定位算法定位误差较大的问题,提出了一种基于烟花优化粒子群的室内定位算法。该算法分为测距和定位两个阶段,在测距阶段使用到达相位差进行测距并构建待优化的目标函数。在定位阶段对粒子群优化算法进行改进。为了改进粒子群优化算法在迭代过程中容易落入局部极值的问题,引入了烟花优化算法的爆炸、变异、选择操作,并对选择规则进行改进;算法还根据烟花爆炸算子和变异算子对粒子群算法的速度更新公式进行改进。实验结果表明,该算法能够有效实现对目标的定位,定位平均误差为0.2773m,与基于标准粒子群优化算法的室内定位算法相比具有39.61%的性能提升。     

基于IA-BP神经网络的UWB室内定位系统

复杂的室内环境给定位系统带来非视距误差和多径干扰,消除或降低误差成为超宽带(UWB)室内定位研究的热点。提出一种基于IA-BP神经网络的UWB室内定位方法,将BP神经网络训练的误差值作为免疫算法计算亲和度的抗原,通过免疫算法寻得BP神经网络的最优权值和阈值,避免BP神经网络收敛速度较慢和容易陷入局部最优值的问题,达到定位误差较小的目的。仿真实验结果表明,IA-BP神经网络训练100个样本输出的最大归一化误差不超过0.02,以3个锚点构成的定位场景中,待定位节点的仿真输出轨迹与实际运动轨迹基本吻合。     

干扰条件下UWB三维定位算法

在室内环境下,超宽带(UWB)信号常受到遮挡物干扰影响,进而导致测量距离数据异常以及产生虚假延时,导致定位性能下降。针对这一问题,本文提出了抗干扰的UWB三维定位方法。首先,以数据间的欧式距离作预处理,建立了K-means模型剔除了错误的观测数值。其次,利用L2范数正则化方法改进了常规的最小二乘定位方法。最后,为了验证该方法的有效性,本文设计了无人机在室内三维定位的一个应用实例,在无干扰和有干扰的条件下分别收集了无人机的飞行数据,然后应用提出的数据预处理方法消除了异常的数据,并利用改进的最小二乘法对这两种情况下无人机的位置进行估计。实例结果表明本文提出方法的有效性,可在干扰环境下提高UWB三维定位精度。     

基于 SST-SCKF 的运动目标超宽带定位算法研究

使用超宽带(UWB)进行定位过程中,卡尔曼滤波是一种常见的降噪方法,但由于对非线性系统滤波性能差,且定位目标运动轨迹易超出基站布局区域以及受到异常噪声干扰,会影响定位系统的准确性和稳定性。针对这一问题,提出一种对称强跟踪(SST)平方根容积卡尔曼(SCKF)算法,通过引入对称时变渐消因子调节各协方差矩阵,实现改变误差协方差矩阵中多重衰落因子矩阵的工作方式,进而调整滤波增益,计算复杂度虽略有增加,但增强定位模型的适应性与鲁棒性。仿真验证表明,在异常噪声干扰下,改进后的算法(SST-SCKF)相较于SCKF/多重渐消因子的SCKF(ST-ASCKF)算法可有效提高定位准确度,且定位轨迹较于单渐消因子的SCKF算法(STSCKF)更为平滑;利用SST-SCKF算法设计基于UWB技术的定位方案,通过动态模拟实验表明,本文提出的SST-SCKF算法较之SCKF/STSCKF/ST-ASCKF滤波性能更优,为复杂环境噪声下人员UWB定位提供更好的降噪,使定位更为精准。     

基于UWB的无人运输车的导航定位算法研究

针对室内无人运输车的自主导航与定位提出一种全新的基于UWB信号的改进算法。该算法首先根据测距数值的标准差这一统计特征进行非视距误差的处理,再根据当前的运动特征(终点、横方向、纵方向速度等)与观测值进行改进的扩展卡尔曼滤波定位估计,创新性地提出了每次定位估计之后,更新状态的同时更新下一时刻运动特征(即更新预测依据)的思想,有效减小了定位误差,使定位精度达到厘米级,同时增强了算法的抗干扰性。     

基于UWB和IMU紧组合的室内定位导航算法

针对超宽带(UWB)在室内复杂环境中定位导航精度低,受非视距(NLOS)误差影响严重,且无法提供目标姿态信息的问题,提出一种基于UWB和惯性测量单元(IMU)紧组合的室内定位导航算法。以位置、速度、四元数、加速度计偏差和陀螺仪偏差为状态向量,通过扩展卡尔曼滤波算法融合UWB和IMU测量信息,加速度计偏差校正速度和位置,陀螺仪偏差校正四元数;用测量残差计算量测噪声因子,组成残差矩阵,动态调整量测噪声协方差矩阵,抑制NLOS误差对定位导航的影响。结果表明,在室内复杂环境下,基于UWB和IMU紧组合的定位导航算法比仅使用UWB定位时LS-Taylor算法精度提高了88.6%,增强了系统抗NLOS误差的能力,提高了动态定位精度,并能得到较准确的姿态信息,具有良好的实用性和鲁棒性。     

基于改进天鹰的三维室内多层结构定位算法

在面向一些大型商超、医院、教学楼等大规模室内多层结构定位中,针对多层WSN结构的非测距定位问题,提出一种基于改进天鹰的三维室内多层结构定位算法IAODV HOP算法。首先,为节点划分3类通信半径以细化跳数,同时利用最小均方差和权重因子修正节点的平均跳距。其次,用IAO算法对未知节点坐标进行寻优,通过佳点集策略对种群初始化,解决天鹰算法因初始种群随机分布而导致的种群的质量和多样性难以保证的问题,并且在局部搜索中加入黄金正弦的搜索策略完善种群的位置更新方式,增强了算法的局部搜索能力。通过仿真实验,本文所提算法IAODV HOP相较于传统3D DV Hop、PSO 3DDV Hop、N3 3DDV Hop以及N3 ACO 3DDV Hop算法,归一化平均定位误差分别下降7033%、6267%、64%、5367%,表现出更优的性能,具有更好的稳定性和更高的定位精度。