基于信道模糊关联识别的NLOS测距误差补偿算法

针对NLOS测距存在误差的问题,提出一种基于信道模糊关联识别的NLOS测距误差补偿算法.根据先验信道特征参数分布信息构造信道特征参数模糊隶属矩阵,并利用灰色关联分析方法计算归一化权值矩阵,进而获得模糊综合评价矩阵来对信道环境进行识别.在此基础上,根据信道识别结果构建Huber代价函数,通过Huber线性回归方法对原始测距结果进行迭代重构,将重构结果作为Kalman滤波的测量值进行滤波.仿真结果表明,所提算法可以有效提高NLOS环境下的测距精度,在信噪比大于-2 dB时可以达到厘米级测距精度.