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一种基于Taylor和Kalman的室内协同定位方法

原文链接：万方

• 作者：

  王瑞荣,郑书万,陈浩龙,薛楚

• 摘要：

  结合Chan算法、Taylor算法及Kalman算法三种TDOA算法的优点,提出一种能应用于室内实时定位的协同方法。首先基于Chan与Taylor的协同定位方法估算位置信息,并通过对估计结果的残差设置阈值来鉴别NLOS,从而抛弃受到NLOS污染严重的测量数据。其次,再对符合条件的测量数据,利用Kalman方法计算定位结果,与Taylor方法的定位结果通过设置判别条件进行比较,以此进一步抑制NLOS干扰。对符合判别条件的定位结果,进行残差加权及移动平均加权处理,从而完成最终定位结果的更新。最后,利用室内实时定位实验,证明该方法能有效过滤受到NLOS污染严重的测距数据,提高定位精度,并且具有良好的稳定性。

• 关键词：

  室内定位 协同方法 Taylor算法 Kalman算法 残差加权

• 作者单位：

  杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院,杭州,310018%杭州电子科技大学信息与控制研究所,杭州,310018

• 基金项目：

  国家自然科学基金项目(61374005)；浙江省重大科技专项项目(2011R09019－01)

• 来源期刊：

  传感技术学报

• 年，卷(期)：

  2014011