容积粒子滤波提升时延差定位精度：BCPF-TDE算法

本文主要探讨了基于容积粒子滤波的时延差定位估计算法（BCPF-TDE），这是一种针对时延差定位问题的改进方法。传统的粒子滤波技术在重要密度函数的选择上对定位性能有显著影响。容积粒子滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）在此算法中被引入，其优势在于它能够利用最新的数据检测信息来精确估计重要密度函数，从而提升定位精度。 相比于扩展粒子滤波（Extended Particle Filter, BEPF）等传统方法，BCPF-TDE在保持相似运行时间的前提下，能显著降低定位误差。作者指出，在相同的粒子数目下，BCPF-TDE的定位估计误差大约是BEPF-TDE的一半，这表明容积卡尔曼滤波对于优化粒子重要性的处理更为有效。 文章中，还提及了一种结合了迭代容积粒子滤波（Iterated Cubature Particle Filter, ICPF）的蒙特卡洛定位算法。这种算法特别针对室内无线定位场景，利用容积卡尔曼滤波设计重要密度函数，并将实时测量信息迭代应用到顺序重要性采样（Sequential Importance Sampling, SIS）过程中。这种方法不仅对目标位置进行估计，还同时考虑了无线信道衰减参数，通过迭代更新测量方程，提高了无线信道参数的估计精度。 关键词包括：室内定位、接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）、蒙特卡洛定位（Monte Carlo Localization, MCL）以及容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）。通过与无味粒子滤波（Unscented Particle Filter, UPF）的RSSI定位算法比较，基于迭代容积粒子滤波的RSSI蒙特卡洛定位算法展示了明显的性能优势，能够有效地减少室内无线定位的误差。 本文提出的BCPF-TDE方法和基于ICPF的蒙特卡洛定位算法是针对时延差定位问题的创新解决方案，它们利用高级的滤波技术和迭代策略，为提高定位精度和效率提供了新的思路和技术支撑。这对于无线通信、物联网等领域中的定位应用具有实际价值。