基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法

针对噪声环境下,基于标准容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法因噪声特性估计不准,引起滤波性能下降而导致定位误差较大的问题,提出一种基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法。该算法首先建立基于LANDMARC定位框架下的运动目标动态模型,然后引入量子粒子群优化技术对容积卡尔曼滤波中时间更新过程的状态预测值进行优化,以降低因畸变噪声引起的误差;最后将改进的容积卡尔曼滤波算法应用到运动目标状态估计中。实验结果表明,所提算法定位误差均值为0.175 m,与相同环境下传统的LANDMARC算法、基于容积卡尔曼滤波的LANDMARC算法以及基于粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC算法相比,定位精度和稳定性均有明显提高,且运算时间比基于粒子群优化的算法少,应用在室内定位中能够得到较为真实的目标移动轨迹。