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题名一种基于修正卡尔曼滤波的蜂窝定位算法
被引量：4
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作者
耿剑
张玲华
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机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2013年第2期201-206,共6页
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基金
江苏高校优势学科建设工程(PAPD)资助项目
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文摘
在蜂窝网络中,非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差是影响定位精度的关键因素。本文以卡尔曼滤波和Greenstein模型为基础,通过判决鉴别出NLOS误差,借助其均值修正卡尔曼预测过程中产生的异常新息,直接消除NLOS误差,再利用多项式平滑滤除测量误差,重构到达时间(Time-of-arrival,TOA)测量值;接着对卡尔曼滤波的量测矩阵进行修正,用重构的测量值对移动台精确定位。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制NLOS误差,提高NLOS传播环境下的定位精确度,在一定程度上满足了E-911的定位需求。
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关键词
非视距误差
卡尔曼滤波
定位
测量值重构
greenstein模型
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Keywords
NLOS error
Kalman filtering
location
reconstruction of measurements
green-stein model
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分类号
TN929
[电子电信—通信与信息系统]
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