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针对超宽带(UWB)在室内定位过程中受非视距环境影响易出现粗差以及微机电系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)定位误差随时间快速发散的问题,该文提出了采用自适应卡尔曼滤波的UWB/MEMS IMU组合的室内定位方法,并通过自主完好性监测算法对UWB测距异常值进行剔除,将零速修正算法加入到组合定位系统中,抑制在UWB数据中断情况下MEMS IMU误差的发散。实验结果表明,在UWB存在中断的复杂室内环境下,UWB/MEMS IMU组合定位的平面定位精度在0.2 m以内,自主完好性监测与零速修正能有效地提高组合定位系统的精度与稳定性。 相似文献
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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。 相似文献
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