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摘要
在室内非视距环境中，单一超宽带（ultra wide band,UWB）技术会产生稳定性差和定位精度低的问题，以至于不能达到室内定位的要求。将UWB定位技术和惯性导航系统（inertial navigation system,INS）技术相结合，能够有效抑制非视距误差对定位结果的影响，因此本文提出基于改进的容积卡尔曼滤波器（cubature Kalman filter,CKF）的UWB/INS融合室内定位方法。首先，通过广义似然比检测算法对行人的静止态和运动态进行检测；之后对于静止态通过零速修正算法对速度进行修正，零积分航向角速率修正算法对航向角进行修正；然后，通过模糊综合评判的非视距识别算法对非视距信号进行识别，通过基于半定规划的非视距修正算法对识别出的信号进行修正；最后通过改进的容积卡尔曼滤波器将UWB定位数据和INS定位数据进行融合，得出组合定位结果。实验结果显示，与标准容积卡尔曼滤波算法相比，改进的容积卡尔曼滤波算法的定位结果均方根误差降低了2.32 cm(18.82%)，拥有更好的定位精度和鲁棒性。
- 出版日期2023
- 单位哈尔滨工程大学
