| 非视距环境下基于PSO-SVM和RAIM的UWB定位方法 |
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| 引用本文： | 徐爱功,王鹏语,隋心,袁庆,史政旭,王长强.非视距环境下基于PSO-SVM和RAIM的UWB定位方法[J].测绘科学,2023(4):1-9+45. |
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| 作者姓名： | 徐爱功 王鹏语 隋心 袁庆 史政旭 王长强 |
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| 作者单位： | 1. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;2. 中铁第四勘察设计院集团有限公司工程勘察研究院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(42074012)；;辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC2002101,XLYC2008034)；;辽宁省教育厅基础研究项目(LJ2020JCL016)； |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 室内定位 粒子群优化支持向量机 NLOS误差 自主完好性监测 异常测距值 |
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