【摘 要】
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为降低室内超宽带定位中非视距环境对其信号遮挡的影响从而提高定位精度,提出一种将超宽带与惯性导航相结合的算法。该算法在一维层次的单基站/标签测距中,引入基于最小二乘法的自适应校正迭代;在二维层次上的三边定位数据融合的基础上,引入惯性位移并利用卡尔曼滤波进行轨迹预测。笔者模拟了室内环境中可能出现的各种遮挡物对超宽带定位精度的遮挡系数,并拟定了非视距环境下的定位策略,从而大幅度提高了超宽带系统在非视距环
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为降低室内超宽带定位中非视距环境对其信号遮挡的影响从而提高定位精度,提出一种将超宽带与惯性导航相结合的算法。该算法在一维层次的单基站/标签测距中,引入基于最小二乘法的自适应校正迭代;在二维层次上的三边定位数据融合的基础上,引入惯性位移并利用卡尔曼滤波进行轨迹预测。笔者模拟了室内环境中可能出现的各种遮挡物对超宽带定位精度的遮挡系数,并拟定了非视距环境下的定位策略,从而大幅度提高了超宽带系统在非视距环境下的精度。
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