基于改进卡尔曼滤波的NLOS误差消除算法
本文关键词:基于改进卡尔曼滤波的NLOS误差消除算法
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【摘要】:随着无线传感器的网络的日益发展,TOF测距的应用也越来越广。针对基于TOF测距的测量值中包含的由信号的非视距传播引起的误差,提出了自适应测量噪声和有色噪声卡尔曼滤波相结合的消除NL0S误差的算法。该算法首先对测量噪声建立有色噪声模型,滤波参数根据NL0S环境的恶劣情况动态调整,再结合卡尔曼滤波算法,进而实时调整滤波过程以获得最优估计。通过仿真实验表明,该算法误差小,精确度高,适合用于动态实时定位系统。
【作者单位】: 合肥工业大学电气与自动化工程学院;计算机与信息学院;
【关键词】: TOF 有色噪声 自适应卡尔曼滤波 NLOS
【基金】:国家自然科学基金(61301114,51304058)资助项目
【分类号】:TN929.5;TP212.9
【正文快照】: ^ 位[m],基于飞行时间(time of flight,TOF)的定1 51 S 位有较高的精度。然而,基于TOF定位的精度近年来,无线定位技术由于其能够应用于应受到各种因素影响,其中由NL0S传播$成的急响应、智能交通系统、目标跟踪等,而受到广NL0S误差是影响定位精度的主要因素5。所泛的关注。短
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2 罗咏R,
本文编号:980019
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