室内人员定位：融合惯性与超宽带的粒子滤波平滑方法提升精度

室内定位是信息技术领域的重要课题，尤其是在没有卫星导航信号覆盖的室内环境，如建筑物、购物中心等。本文探讨了一种创新的定位方法，即一种基于超宽带测距的粒子滤波平滑算法。该方法旨在克服现有室内定位技术的局限，如惯性测量单元（IMU）定位的误差积累问题和超宽带测距技术的高成本部署需求。 惯性测量定位依赖于IMU设备收集的加速度和角速度数据，虽然可以实时提供位置估计，但长时间使用后会出现累积误差，影响定位精度。而超宽带测距利用无线电信号的传播特性来测量基站与移动设备间的距离，虽能提供精确的距离信息，但需要大量基站分布以确保覆盖，这在实际应用中增加了部署难度。 为解决这些问题，本文提出的定位方案将惯性测量和超宽带测距技术相结合。具体而言，它采用粒子滤波技术，这是一种概率估计算法，能够有效地融合IMU的运动轨迹信息和超宽带测距提供的距离数据。通过粒子滤波过程，算法能够动态地处理和校正不准确的信息，实现对运动状态的平滑处理，从而减少轨迹突变现象，并提升定位结果的稳定性。 与传统仅依赖惯性测量或超宽带测距的定位方法相比，这种方法的优势在于提高了定位精度，特别是在长期跟踪和复杂环境中的性能。通过仿真验证，新方法显示出显著的优势，平均误差相较于传统粒子滤波法下降了0.9米，最大误差下降了1.8米，这意味着在实际应用中，人员定位的精度得到了显著提升。 本文的研究成果对于室内定位技术的发展具有重要意义，它不仅提供了一种实用的解决方案，还可能推动未来智能建筑、物联网设备和个人健康监测等领域对精准定位的需求。此外，这种方法也为其他领域的多模态融合定位提供了新的思路和技术参考，促进了相关技术的进一步优化和创新。