非视距环境下基于PSO-SVM和RAIM的UWB定位方法

针对室内定位过程中超宽带(UWB)信号容易受到非视距(NLOS)环境的影响从而降低定位的精度和稳定性的问题,该文提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和自主完好性监测(RAIM)的误差识别算法,通过粒子群优化(PSO)算法对支持向量机(SVM)模型参数进行优化,将优化后的支持向量机模型用于UWB NLOS信号的识别,并利用自主完好性监测算法将异常的UWB测距值剔除。实验结果表明,该文算法能够对NLOS信号进行准确的识别,并有效提升了NLOS环境下UWB定位的精度及稳定性,平面定位误差可控制在0.26 m以内,东、北方向的均方根误差分别为0.09、0.11 m。