矿井NLOS环境下的UWB UKF精确定位优化算法

本文主要探讨了矿井下非视距(NLOS)环境下的超宽带(UWB)定位问题。矿井内的巷道空间有限且通常存在弯曲，这使得传统的基于无线传感网络的距离测距方法在NLOS条件下容易产生较大的定位误差，导致定位精度不高。UWB信号因其穿透能力强和抗多径干扰特性，成为在这种复杂环境中提高定位精度的理想选择。 为了改善NLOS环境下的定位精度，研究者提出了结合接收信号强度(RSSI)测距和三边定位策略。首先，通过RSSI测量和三边定位技术获取目标的初始坐标估计，然后将这些观测值作为无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的输入。UKF是一种非线性滤波器，其在处理非线性系统动态建模方面具有优势。然而，原始的UKF算法可能无法有效适应NLOS环境中的信号衰落和多径效应。 本文的关键创新在于对UKF的测量更新方程进行了修正，使其能够更好地处理NLOS条件下的信号失真和噪声影响。这种改进的UKF算法能够实时跟踪目标，并在实际应用中显著提高定位精度。为了验证新算法的有效性，作者通过仿真研究并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了对比。结果显示，在NLOS环境中，改进后的UKF定位算法表现出优越的性能，证明了其在复杂地下环境中进行精确定位的能力。 这项研究关注了通信工程领域的一个实际挑战，并通过优化无迹卡尔曼滤波技术，为矿井NLOS环境下的超宽带定位提供了有效的解决方案。这对于提升地下设施的安全监控和管理具有重要意义。通过关键词“通信工程”、“超宽带”、“非视距”、“接收信号强度”以及“无迹卡尔曼滤波”和“定位”，我们可以看到这项工作的核心技术和应用场景。