高精度UWB/INS室内定位系统模拟与互补优化

本文档主要探讨了"GPS/INS Integrated Navigation Simulation"，即高精度UWB（Ultra-Wideband）与SINS（Semi-Inertial Navigation System，捷联惯性导航系统）的组合室内定位系统研究。论文背景是针对水利工程中的泥沙沉积规律模拟测量实验，传统的INS由于长时间运行可能会出现误差积累问题，因此，作者提出了一种创新的方法，即通过将INS与UWB室内定位技术相结合来解决这个问题。 作者刘见辉、王冬和刘凤英等人利用MATLAB软件进行了仿真模拟，他们采用了非线性卡尔曼滤波算法来优化组合导航系统的性能。卡尔曼滤波是一种递归最小二乘估计方法，用于估计系统状态并处理噪声，特别适合于处理传感器数据融合，如惯性传感器和无线测距数据。 论文的核心部分涉及以下几个关键知识点： 1. **组合导航系统设计**：论文构建了一个将INS和UWB技术整合的室内定位系统，两者的优势互补，UWB提供高精度的室内位置信息，而INS则提供连续的位置更新和姿态信息。 2. **非线性卡尔曼滤波算法**：通过松组合形式的卡尔曼滤波器，能够有效地减小系统误差，同时提高定位精度。这种滤波器在处理非线性动态模型和多源数据融合方面表现出色。 3. **室内定位应用场景**：论文的重点应用是在水利工程的泥沙沉积规律模拟测量实验中，这强调了实际工程问题的挑战性和解决方案的实用性。 4. **成果评估**：通过轨迹发生器和仿真，研究结果显示了该组合定位系统的有效性，提高了室内定位的精确度，对于复杂环境下的导航和定位具有重要意义。 5. **关键词提炼**：论文的关键术语包括UWB、捷联惯性导航系统、卡尔曼滤波、组合导航以及室内定位，这些都是理解文章核心内容的重要参考。 6. **学术引用**：为了便于读者查找和引用，论文提供了作者姓名、工作单位、收稿日期、文章编号、DOI标识和文献分类等详细信息。 这篇论文提供了一种创新的室内定位解决方案，对于精确测量、动态环境下的导航以及GPS和惯性传感器融合技术有重要价值。