基于UWB和IMU融合的UWB弱信号环境下高精度定位算法

作者：赵阳; 王田虎^*; 李文杰; 缪千年; 沈运哲; 黄涛

来源：无线电工程, 2023, 1-11.

• 超宽带
• 惯性传感器
• 误差状态卡尔曼滤波
• 非视距

针对全球导航定位系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)在受限空间内定位精度差，甚至无法定位的问题和无线超宽带脉冲(Ultra-Wide Band，UWB)室内定位技术在非视距(Non-Line-Of-Sight，NLOS)环境下定位精度差以及定位稳定性低等问题，论文提出以误差状态卡尔曼滤波为基础并将UWB定位技术和惯性传感器技术(Inertial Measurement Unit，IMU)相融合，设计一套UWB弱信号环境下的UWB定位算法模型，实现UWB弱信号环境下的厘米级定位。通过优化传统误差状态卡尔曼滤波方法以及融合UWB和IMU的测量数据，解决传统UWB定位在非视距环境下定位精度较差和定位结果容易发生偏移等问题。实验研究结果表明，在导航实验室内，系统在ENU（东-北-天）坐标系中东方向、北方向轴和O-X-Y平面上的精度分别提高了2.87%、12.02%和5.71%，方差分别降低了5.80%、18.06%和5.71%。在地下通道UWB弱信号环境下，系统在东方向、北方向和OXY平面上的精度分别提高了12.08%、24.10%和16.08%；方差分别降低了8.12%、32.74%和12.23%。论文提出的算法模型有效改善了UWB室内定位技术在非视距情况下，定位精度低、系统定位稳定性差的问题，降低了定位成本，具有很强的实用性。

• 出版日期2023
• 单位中车南京浦镇车辆有限公司; 江苏理工学院