【摘 要】
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针对时变环境下室内定位精度较差的问题,提出一种最小均方误差-卡尔曼滤波（LMS-KF）定位算法。应用最小二乘法拟合离线状态下的室内信号传播模型;在在线阶段,针对不断变化的室内
【机 构】
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长春理工大学电子信息工程学院,长春理工大学经济管理学院
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针对时变环境下室内定位精度较差的问题,提出一种最小均方误差-卡尔曼滤波（LMS-KF）定位算法。应用最小二乘法拟合离线状态下的室内信号传播模型;在在线阶段,针对不断变化的室内环境,采用最小均方误差自适应滤波实时调节传播模型,应用三边定位法进行定位;将定位结果作为观测值,应用卡尔曼滤波对定位结果进行优化。仿真结果表明,在时变的室内环境下,LMS-KF算法能有效提高室内定位精度,使定位误差在1.5m以上的概率为17.5%,比未校正时减小了28.5%,比应用传统KF算法减小了12.5%。
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