NLOS环境下的改进EKF定位算法研究
来源期刊:控制工程2020年第5期
论文作者:田昕 魏国亮 王建华 管启
文章页码:909 - 913
关键词:非视距;扩展卡尔曼滤波;定位;无线传感器网络;
摘 要:移动目标与基站之间的距离信息在基于无线传感器网络定位中起着至关重要的作用。目前,大多数室内定位算法在视距(LOS)环境下能够取得较高的定位精度,然而由于室内环境的复杂性,在非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)环境下,经典的定位算法就无法保证理想的精度。针对室内非视距环境,提出了基于(Time of Arrival,TOA)测距下的改进EKF算法。该算法采用预测与测量比较阈值和误差分析结合的方法,能够有效辨识非视距环境下的测距信息,并使用视距环境下的信息完成目标定位。仿真和实验结果表明,该改进的算法能够明显提高移动目标在非视距环境下的定位精度。
田昕1,魏国亮2,王建华1,管启1
1. 上海理工大学光电信息与计算机工程学院2. 上海理工大学理学院
摘 要:移动目标与基站之间的距离信息在基于无线传感器网络定位中起着至关重要的作用。目前,大多数室内定位算法在视距(LOS)环境下能够取得较高的定位精度,然而由于室内环境的复杂性,在非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)环境下,经典的定位算法就无法保证理想的精度。针对室内非视距环境,提出了基于(Time of Arrival,TOA)测距下的改进EKF算法。该算法采用预测与测量比较阈值和误差分析结合的方法,能够有效辨识非视距环境下的测距信息,并使用视距环境下的信息完成目标定位。仿真和实验结果表明,该改进的算法能够明显提高移动目标在非视距环境下的定位精度。
关键词:非视距;扩展卡尔曼滤波;定位;无线传感器网络;