一种基于CKF的改进LANDMARC室内定位算法

发布时间：2018-01-14 06:13

本文关键词：一种基于CKF的改进LANDMARC室内定位算法　出处：《电子测量与仪器学报》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统LANDMARC室内定位算法受室内环境的干扰存在定位精度不高,波动大的问题,提出一种基于CKF的改进LANDMARC室内定位算法。该算法首先通过传统LANDMARC算法得到待定位目标的状态预估值;然后将得到的状态预估值作为观测量并用容积卡尔曼滤波(CKF)算法对其进行滤波处理,以提高算法的定位精度并降低定位结果的波动;最后用滤波处理后的结果代替LANDMARC得到的预估值作为待定位目标的状态估计。实验研究表明,所提算法误差在0.5 m以下的标签达到60%,与传统LANDMARC定位算法和经由无迹卡尔曼滤波(UKF)算法滤波的LANDMARC定位算法相比,定位精度和波动性均有明显提高,应用在室内定位中能够得到较为真实的目标移动轨迹。
[Abstract]:According to the traditional LANDMARC indoor positioning algorithm of interference of the indoor environment has the positioning accuracy is not high, the problem of large fluctuations, put forward a kind of improved LANDMARC algorithm for indoor positioning based on CKF. The algorithm first estimates the target state value to be localized by traditional LANDMARC algorithm; then the state estimation value as measurement and volume Calman filter (CKF) algorithm to filter, in order to improve the positioning accuracy of the algorithm and reduce the positioning results finally replaced by fluctuation; filtered results estimated LANDMARC values obtained as determined a target state estimation. Experimental results show that the proposed algorithm error reaches 60% under 0.5 m label, and the traditional LANDMARC algorithm and unscented filtering by Calman (UKF) compared with LANDMARC localization algorithm filtering algorithm, the positioning accuracy and the volatility significantly improved. The application in the room The more real target moving trajectory can be obtained in the internal positioning.

【作者单位】：合肥工业大学电气与自动化工程学院;德州农工大学;
【基金】：国家杰出青年科学基金(50925727) 国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”(2016YFF0102200) 国家自然科学基金(61102035,51577046)、国家自然科学基金重点项目(51637004) 中国博士后特别项目(2015T80651) 中国博士后面上项目(2014M5517) 合肥工业大学春华计划项目(2014HGCH0012)资助
【分类号】：TN713;TP391.44
【正文快照】： 1引言室内导航定位系统作为定位领域的一个重要研究方向,能够在大型复杂建筑等公共场所为用户提供导航服务,具有广泛的应用前景[1]。目前主要的室内定位技术有:红外线技术、超声波技术、蓝牙技术、超宽带技术、Zigbee技术、RFID(radio frequency IDentification)技术[2]。相比

【参考文献】

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【共引文献】

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