提升变电站NLOS环境定位精度的UKF-Taylor融合算法

本文主要探讨了"变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法"这一主题。电力信息与通信技术领域的一项关键挑战是提高在非视距（NLOS）条件下的变电站定位精度，这通常会导致定位误差增大。针对这一问题，研究者们提出了一个创新的解决方案，结合了泰勒级数和无迹卡尔曼滤波（UKF）的方法。 首先，论文作者针对泰勒级数算法的初值计算进行了优化。他们采用了加权最小二乘法（WLS），通过阈值筛选和权重计算来处理定位估计值，这样既能保证定位精度，又减少了不必要的迭代次数，提高了算法效率。这种改进有助于在复杂环境中更准确地初始化定位过程。 接着，针对NLOS环境下标签坐标预测的不稳定性，作者引入了UKF算法。UKF作为一种非线性滤波器，特别适合处理高维非线性系统中的噪声问题。论文中，作者将泰勒级数的估算结果作为UKF算法的观测值，以增强UKF在定位预测时的准确性。这种方法对于减少NLOS环境下的位置漂移和噪声干扰非常有效。 实验证明，相比于传统的定位方法，这项改进算法在静态实验中的均方根误差可以降低至少5.81%，而在动态实验中，路径跟踪的平均定位误差能显著下降超过37.5%。这表明，该算法在实际变电站环境中具有显著的优势，能够提升定位精度，从而更好地支持电力设备监控和运行维护。 总结来说，本文的核心知识点包括：泰勒级数与加权最小二乘法的融合应用、无迹卡尔曼滤波在NLOS环境下的噪声抑制、以及通过改进算法实现的定位精度提升。这些技术的进步对于智能电网的实时监控和故障诊断具有重要意义。