针对动态环境下超宽带(Ultra Wide Band,UWB)测距易受到非视距(Not Line of Sight,NLOS)因素影响的问题,基于非对称双边双向测距(Asymmetric Double-Sided Two-Way Ranging,ADS-TWR)算法设计实验以探究常见NLOS因素(钢板、人体、木板)对...针对动态环境下超宽带(Ultra Wide Band,UWB)测距易受到非视距(Not Line of Sight,NLOS)因素影响的问题,基于非对称双边双向测距(Asymmetric Double-Sided Two-Way Ranging,ADS-TWR)算法设计实验以探究常见NLOS因素(钢板、人体、木板)对UWB测距的影响。实验结果表明:NLOS对测距的影响程度不仅与遮挡物性质有关,还与其位置相关,在1.6m范围内越靠近UWB节点,NLOS误差越显著,超过1.6m后测距结果在一定程度上能够满足测距需求;在节点间距动态变化过程中出现NLOS因素时,测距输出值变化速率显著增大。根据分析所得动态NLOS误差特征,提出一种NLOS快速判断方法,设计自适应状态更新方程的卡尔曼滤波消减NLOS影响,经实验验证可提升50%以上的测距精度。展开更多
文摘针对动态环境下超宽带(Ultra Wide Band,UWB)测距易受到非视距(Not Line of Sight,NLOS)因素影响的问题,基于非对称双边双向测距(Asymmetric Double-Sided Two-Way Ranging,ADS-TWR)算法设计实验以探究常见NLOS因素(钢板、人体、木板)对UWB测距的影响。实验结果表明:NLOS对测距的影响程度不仅与遮挡物性质有关,还与其位置相关,在1.6m范围内越靠近UWB节点,NLOS误差越显著,超过1.6m后测距结果在一定程度上能够满足测距需求;在节点间距动态变化过程中出现NLOS因素时,测距输出值变化速率显著增大。根据分析所得动态NLOS误差特征,提出一种NLOS快速判断方法,设计自适应状态更新方程的卡尔曼滤波消减NLOS影响,经实验验证可提升50%以上的测距精度。