基于UWB的加权自适应卡尔曼滤波室内定位算法

针对传统卡尔曼滤波(KF)定位算法在室内复杂环境下精确度低、抗干扰能力和稳定性差等问题,提出了一种基于超宽带(UWB)的加权自适应卡尔曼滤波(WKF)—到达时间差(TDOA)定位算法。首先,建立四锚UWB定位系统,引入无线时钟同步技术消除时钟误差;其次,对原始数据进行误差补偿,减少由人体反射和多径效应等影响因素引起的定位误差;然后,通过递归更新噪声协方差并动态调整权值以增强滤波器的稳定性;最终实现移动目标的动态实时定位。实验结果表明:所提算法可以减少由多径效应引起的定位误差,实现移动目标的动态实时高精度定位,与现有的其他定位方法相比,有效地提升了定位精度和鲁棒性。