【摘 要】
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近年来,超宽带（Ultra Wide Band,UWB）定位技术在室内定位中得到了大量的应用。UWB室内定位中存在视距（line of sight,LOS）和非视距（Non line of sight,NLOS）混合场景,对定位算法的连续性和精度提出了更高的要求。粒子滤波常被用来解决此问题,但是存在计算量大和粒子退化的缺陷。为此,本文基于天牛须融合粒子滤波算法,对混合场景下的UWB室内定位算法进行
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近年来,超宽带（Ultra Wide Band,UWB）定位技术在室内定位中得到了大量的应用。UWB室内定位中存在视距（line of sight,LOS）和非视距（Non line of sight,NLOS）混合场景,对定位算法的连续性和精度提出了更高的要求。粒子滤波常被用来解决此问题,但是存在计算量大和粒子退化的缺陷。为此,本文基于天牛须融合粒子滤波算法,对混合场景下的UWB室内定位算法进行研究,并在真实场景下实验验证了算法的有效性和工程可实现性。研究内容主要包括三部分:（1）基于最大似然到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）定位算法,建立了基础的二维室内定位模型,并采用传统粒子滤波算法对初步获取的定位结果进行滤波纠正,减少混合场景下的定位误差;（2）融合天牛须搜索算法,通过连续迭代使粒子分布在高似然区域,解决了传统粒子滤波算法粒子退化问题,减少了粒子数,降低了计算量;（3）设计构建了UWB室内定位软硬件平台系统,对算法进行了实际场景验证。实验结果表明,在LOS场景下,天牛须粒子滤波算法平均定位误差在15cm左右,稍优于同粒子数的传统粒子滤波算法的17cm;在LOS和NLOS混合场景下,天牛须粒子滤波算法平均定位误差在28cm左右,优于同粒子数的传统粒子滤波算法的43cm;在达到同样定位误差条件下,天牛须粒子滤波算法需要的粒子数比传统粒子滤波降低了85%,计算量降低了近62%。
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