基于最优基站选择的超宽带和惯导融合定位方法

为提高基于超宽带的室内定位精度,设计了一种超宽带和惯性导航组融合定位方法。首先,采用基于改进马氏距离的异常值检测方法对超宽带测距过程中的异常值进行了剔除;然后,采用紧耦合滤波以超宽带测距值作为扩展Kalman滤波观测量,以惯性导航的位姿信息作为扩展Kalman滤波预测量,通过超宽带测距来不断校正惯性导航解算的数据融合定位方法。针对定位环境基站多功率消耗大且远距离基站观测数据非视距问题影响定位精度,提出了一种基于协方差矩阵迹作为度量信息的最优基站选择算法。采用传统轮询方法和最优基站选择方法对小车进行了矩形运动实验,实验结果表明:相比传统的轮询算法,采用最优基站选择方法的定位精度提高了15.3%,验证了本文方法的有效性。

基于无线通信基站的室内三维定位问题

主要研究基于无线通信网络的三维定位问题.考虑无线电信号的到达时间(TOA)主要受非视距(NLOS)传播等因素影响产生误差,建立的修正最小二乘三维定位模型,能够在任意场景实现准确的室内三维定位.利用基站的空间分布信息,提出基于谱聚类的最优基站选择策略.方法可以利用最少7个基站就能完成终端的精确定位,并且算法复杂度低、收敛速度快,对噪声具有较好的鲁棒性,具有较高的实际应用价值.