UWB室内定位技术研究:TW-TOF测距与IMM卡尔曼滤波优化
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更新于2024-08-05
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"基于TW-TOF的UWB室内定位技术与优化算法研究"
本文主要探讨了基于TW-TOF(Two-Way Time-of-Flight)的超宽带(Ultra-Wideband,UWB)室内定位技术和相应的优化算法。UWB技术在近年来受到了广泛关注,尤其是在室内定位领域,因其具有高精度、低功耗以及强抗多径干扰能力等优势,成为一种理想的解决方案。当前,传统的GPS等室外导航系统在室内环境中往往无法提供准确的位置信息,因此UWB室内定位技术的研究显得尤为重要。
文章中,作者利用DWML000模块建立了一个UWB定位系统,并基于TW-TOF原理进行测距。TW-TOF方法是通过测量信号从发射到接收的往返时间来计算距离,这种方法可以提高测距的准确性。为了实现对移动人员的实时室内定位,采用了三角定位法,即通过三个已知位置的基站来确定未知目标的位置。
然而,实际应用中,定位观测数据往往受到噪声的干扰,为此,论文提出采用交互多模型(Interacting Multiple Model,IMM)卡尔曼滤波算法对定位数据进行处理。卡尔曼滤波是一种经典的估计算法,可以有效平滑噪声并提供最佳状态估计,但当目标进行快速机动,如直角转弯时,传统卡尔曼滤波的性能会下降。IMM卡尔曼滤波则结合了多个模型,能够动态适应目标运动状态的变化,从而更准确地跟踪和估计目标位置。
实验结果证明,IMM卡尔曼滤波在降低定位数据噪声干扰方面表现出色,同时成功克服了传统卡尔曼滤波在处理机动目标时的估计误差问题。这一研究对于提升UWB室内定位系统的性能和鲁棒性具有重要的理论与实践意义,为室内环境下的精准定位提供了新的思路和方法。
关键词:室内定位;超宽带;基于飞行时间的双向测距方法;交互多模型卡尔曼滤波
这篇研究文章属于TN961分类,即通信技术领域,文献标志码为A,表示原创性的科学研究成果。文章发表在2018年的某期刊,篇幅为5页,深入研究了UWB定位技术及其优化算法,对于相关领域的学者和技术开发者具有较高的参考价值。
2020-04-29 上传
2023-07-29 上传
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2024-04-11 上传
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