UWB室内定位技术：应对非视距挑战与动态目标精准定位

"这篇论文探讨了在非视距环境下，如何利用超宽带（UWB）技术进行室内动态目标定位的问题。研究中提出了采用两次粒子滤波算法来改善因非视距传播引起的定位精度下降和稳定性差的问题。通过第一次粒子滤波建立锚点测量距离与误差的关系模型，然后在第二次粒子滤波的更新阶段利用该模型调整权重，以更精确地约束目标位置估计。实验结果显示，该算法在严重非视距环境中可以达到0.29米的定位精度，相比系统默认的三角测量定位算法精度提升48.21%，比传统的粒子滤波方法精度提高17.14%，显著提升了NLOS环境中的动态目标定位性能。" 本文是关于超宽带（Ultra-Wideband，简称UWB）技术在室内非视距（Non-Line-of-Sight，简称NLOS）环境下的动态目标定位的研究。UWB定位技术由于其高时间分辨率和抗多径干扰能力，常被用于室内定位系统。然而，非视距传播条件下的信号衰减和反射会严重影响定位精度和稳定性。 论文提出了一种创新的解决方案，即应用两次粒子滤波算法。首先，第一次粒子滤波用于构建每个锚点测量距离与误差的统计模型，这有助于理解和纠正由于NLOS环境导致的距离偏差。然后，在第二次粒子滤波的更新阶段，根据已建立的距离误差模型来调整粒子的权重，使得估计目标位置时能够更好地考虑NLOS环境的影响，从而提高定位精度。 实验部分展示了该算法在不同环境下的效果，证明了其在严重NLOS环境中的定位精度可以达到0.29米，相比传统的三角测量定位方法有显著提升，同时对比单一粒子滤波也有明显的改进。这些结果表明，两次粒子滤波算法有效地抑制了NLOS传播引起的误差，为室内动态目标定位提供了一种更为可靠的解决方案。 关键词涉及的主要技术点包括：超宽带UWB技术、室内定位、非视距误差处理以及粒子滤波算法。该研究对于优化UWB定位系统在复杂环境下的性能具有重要意义，尤其对于需要高精度室内定位服务的领域，如物联网、智能家居、智能建筑、应急救援等，提供了理论支持和技术参考。