基于TDOA和IMU的室内定位融合方法研究

本文主要探讨了一种结合无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）与惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）的室内定位方法。在现代室内环境中，尽管INS因其持续跟踪和无需外部信号的优点被广泛应用，但其定位误差随时间累积，长期定位精度受限。为了提高室内定位的长期稳定性和准确性，研究者提出了一种新颖的融合定位策略。 该方法的核心思想是利用WSN通过多基站的到达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）技术来补充INS的不足。TDOA原理是通过测量未知节点与多个基站之间信号传播的时间差，推算出节点的位置。同时，INS的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）提供连续的加速度和角速度数据，这些数据用于进行姿态估计和运动学模型的预测。 论文将WSN的TDOA距离信息与IMU的dead-reckoning数据融合，通过粒子滤波算法对数据进行平滑处理，以减小噪声影响并提高位置估计的可靠性。这种方法不仅修正了INS的累计误差，还有效降低了非视线（Non-Line-of-Sight, NLOS）条件下TDOA定位的不准确性。 实验结果显示，与单一TDOA定位方法相比，这种组合定位方案显著提高了室内定位的精度和稳定性。它能够在复杂的室内环境中提供更为精确的位置服务，尤其是在存在多径效应、遮挡和动态环境变化时，显示出更强的鲁棒性和适应性。因此，这项研究对于提高室内定位技术的实用性和可靠性具有重要的理论和实际价值，为未来的智能建筑、机器人导航和物联网应用提供了新的解决方案。