基于改进的UKF算法的室内测距定位

发布时间：2018-04-19 03:18

  本文选题：对数鲁棒函数 + 最小二乘法　； 参考：《激光杂志》2017年04期

【摘要】：针对室内接收信号强度指示(RSSI)测距定位中,测距精度较低、易受环境影响的问题,提出了一种基于对数鲁棒函数(LnRLS)的UKF改进算法,有效改善测距误差,提高定位精度。在室内环境下,首先采用卡尔曼滤波对接收到的RSSI值进行预处理,运用最小二乘法拟合传播方程,使用改进的UKF算法对数据进行二次处理得出测量距离,通过三边定位算法估计节点坐标。将实验结果与其他文献采用的传统UKF测距算法及室内定位方法相比,改进算法将测距误差降低了14.4%,有效的减少测距误差,提高室内定位系统的定位精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of low ranging accuracy and easy to be affected by environment in indoor receiver signal intensity indicator (RSSI) location, an improved UKF algorithm based on logarithmic robust function (LnRLS) is proposed, which can effectively improve the ranging error and improve the positioning accuracy.In the indoor environment, Kalman filter is used to preprocess the received RSSI value, the least square method is used to fit the propagation equation, and the improved UKF algorithm is used to process the data twice to get the measurement distance.The coordinate of nodes is estimated by triangulation algorithm.The experimental results are compared with the traditional UKF ranging algorithm and the indoor positioning method, the improved algorithm reduces the ranging error by 14.4, effectively reduces the ranging error and improves the positioning accuracy of the indoor positioning system.
【作者单位】： 南京信息工程大学电子与信息工程学院;南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心;
【基金】：江苏省第十一批“六大人才高峰”高层次人才项目资助 江苏省自然科学基金(BK20161536) 江苏省333高层次人才培养工程 江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程资助项目
【分类号】：TN92

【参考文献】

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【共引文献】

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1 于逸t，

本文编号：1771345