针对室内环境中非视距(Non-Line of Sight,NLOS)是影响超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)定位技术精度的主要因素,提出对UWB采集的原始数据进行扩展卡尔曼粒子滤波,实现对室内动态目标的精准定位。通过扩展卡尔曼滤波算法产生重要性密度函数...针对室内环境中非视距(Non-Line of Sight,NLOS)是影响超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)定位技术精度的主要因素,提出对UWB采集的原始数据进行扩展卡尔曼粒子滤波,实现对室内动态目标的精准定位。通过扩展卡尔曼滤波算法产生重要性密度函数,利用当前时刻的量测使粒子的分布更加接近后验概率分布。结果表明,扩展卡尔曼粒子滤波在定位精度上可以达到0.24790m,比扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波更精确,相对均方误差减少了约8%。展开更多
文摘针对室内环境中非视距(Non-Line of Sight,NLOS)是影响超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)定位技术精度的主要因素,提出对UWB采集的原始数据进行扩展卡尔曼粒子滤波,实现对室内动态目标的精准定位。通过扩展卡尔曼滤波算法产生重要性密度函数,利用当前时刻的量测使粒子的分布更加接近后验概率分布。结果表明,扩展卡尔曼粒子滤波在定位精度上可以达到0.24790m,比扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波更精确,相对均方误差减少了约8%。