發(fā)布時間：2021-12-30 09:13

　　為提高室內定位系統(tǒng)精度和跟蹤性能以及適應復雜環(huán)境,將行人航跡推算與超聲波定位組合,提出基于平方根無跡卡曼濾波的噪聲權因子輔助協(xié)方差加權融合算法,并將全局最優(yōu)融合狀態(tài)作為反饋量引入算法。針對超聲波對行人航向角測量困難,采用一種簡單有效的幾何方法。仿真結果表明:在模擬的室內動態(tài)環(huán)境中,包括在多路徑效應和慣性累積誤差的影響下,融合算法始終比單模型定位精度高,并有很好的收斂性、穩(wěn)定性與適應性,對室內定位技術研究與應用具有重要意義。 

【文章來源】：中南大學學報(自然科學版). 2016,47(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

行人航跡推算模型圖

穿戴式設備超聲波定位模型圖

浦?k,jx(j=1,2)以及航跡誤差協(xié)方差k,jS(j=1,2)基礎上，由2組定位模型的系統(tǒng)噪聲Q1和Q2的相關性估計噪聲權因子和μ，滿足以下關系：12FF22FF00;;1iiiiQQQQ(24)F為Frobenius范數(shù)，對于任意矩陣N，F(xiàn)NTdiag(NN)。針對室內動態(tài)環(huán)境，通過噪聲權因子和μ輔助協(xié)方差加權，以滿足系統(tǒng)的實時融合效果。同時，為提高系統(tǒng)的跟蹤性與穩(wěn)定性，將上一時刻的全局最優(yōu)估計融合狀態(tài)作為反饋量引入算法�；谝陨戏治觯疚奶岢隽嘶赟RUKF的噪聲權因子輔助協(xié)方差加權融合算法，原理如圖3所示。圖3基于SRUKF的噪聲權因子輔助協(xié)方差加權融合算法框圖Fig.3DiagramofnoisepowerfactorsassistingcovarianceweightedbasedonSRUKF下面介紹噪聲權因子輔助協(xié)方差加權融合算法具體步驟與策略：2組定位模型k時刻最優(yōu)航跡狀態(tài)估計值之差為,12,1,2kkkdxx(25)則k,12d的協(xié)方差矩陣為TT,12,12,1,2,1,2{}{()()}kkkkkkEddExxxxk,1k,2k,12k,21SSSS(26)式中：T,12,210kkSS為2個估計的互協(xié)方差。當采用SRUKF濾波器對定位模型進行狀態(tài)估計時，互協(xié)方差k,12S可由下式求出：,1,2,12122kkkIKKSHHT121,121212()()()k+S+Q+QT,1,2122kkIKKHH(27)其中：k,jK(j=1,2)為SRUKF濾波器增益；為狀態(tài)轉移矩陣；Q為系統(tǒng)過程噪聲方差矩陣；H為觀測矩

【參考文獻】：
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博士論文
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碩士論文
[1]UKF算法及其改進算法的研究[D]. 劉錚.中南大學 2009



本文編號：3557899