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    基于卡爾曼濾波的UWB室內(nèi)精確定位研究

    2023-06-22 23:39:25張敏楊瑞管艷
    無線互聯(lián)科技 2023年4期
    關(guān)鍵詞:復(fù)雜環(huán)境室內(nèi)定位卡爾曼濾波

    張敏 楊瑞 管艷

    摘要:高精度的定位系統(tǒng)對促進(jìn)數(shù)字化時代的發(fā)展尤為重要。文章針對室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境的定位問題,建立基于線性卡爾曼濾波的定位模型,有望提高室內(nèi)定位的精確度。文章首先根據(jù)UWB原理,利用三邊定位法計算靶點坐標(biāo)。其次使用卡爾曼濾波算法對坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,以減小因干擾信號引起的數(shù)據(jù)誤差。最后模擬室內(nèi)靜態(tài)實驗得到10組濾波前后的靶點坐標(biāo)及其誤差值。結(jié)果表明,本研究的定位模型明顯提高了定位精度,對復(fù)雜環(huán)境下的定位具有一定的應(yīng)用價值。

    關(guān)鍵詞:室內(nèi)定位:卡爾曼濾波:UWB;復(fù)雜環(huán)境

    中圖分類號:TN92 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    0 引言

    大數(shù)據(jù)時代背景下,萬事萬物都向著智能化方向發(fā)展。人們對定位技術(shù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性的要求也越來越高,因此研究高精度的定位系統(tǒng)顯得尤為重要。現(xiàn)有的國內(nèi)外定位系統(tǒng)以衛(wèi)星定位為主,這類系統(tǒng)雖然在導(dǎo)航的使用領(lǐng)域和室外定位的應(yīng)用十分廣泛。但由于復(fù)雜區(qū)域的信號受阻,使得其在室內(nèi)的定位精度并不理想,故無法滿足人們對復(fù)雜區(qū)域高精度定位的需求[1]。隨著技術(shù)的更新迭代,諸如紅外線、超聲波等定位技術(shù)相繼出現(xiàn)。但其在定位精度或是系統(tǒng)功耗方面仍有缺陷。

    超寬帶( UWB)是一種短距離高速無線通信技術(shù)。其具有對信號衰落不敏感、安全性高、系統(tǒng)復(fù)雜度低及定位精度高等特點[2]。UWB技術(shù)可以與現(xiàn)有的無線通信系統(tǒng)做到頻率資源共享,進(jìn)而提高頻譜利用率,實現(xiàn)高速率通信。然而UWB存在許多干擾問題,例如,與現(xiàn)有無線通信系統(tǒng)因頻譜重疊導(dǎo)致干擾、多徑干擾及UWB系統(tǒng)相互干擾,這已然成為制約UWB技術(shù)發(fā)展的重要因素。針對此類問題,本文提出一種基于卡爾曼濾波的UWB定位模型。該模型主要用于解決UWB中因各類干擾引起的定位誤差大和定位點漂移等問題,從而實現(xiàn)高精度定位。

    1 定位原理及方法

    1.1

    UWB定位原理

    UWB的室內(nèi)定位與衛(wèi)星定位的原理相似。文中測試環(huán)境為500 cmX300 cmX300 cm。分別在4個角落放置UWB錨點(Anchor),錨點的位置坐標(biāo)已知,并不間斷地向各個方向發(fā)送信號。靶點(需要定位的目標(biāo)Tag)接收錨點的信號。利用TOF技術(shù),可以計算出靶點的瞬時位置。UWB室內(nèi)實測環(huán)境的三維定位示意圖如圖1所示。

    1.2 定位算法

    本文假設(shè)靶點可以與4個錨點同時通信。若已知每個錨點與靶點的測量距離,則靶點位于以錨點位置為圓心、距離為半徑的網(wǎng)上某點。通常兩個相鄰圓相交于某兩點,形成靶點位置的兩個解。下面以數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述三維空間的位置估計問題。

    綜上,根據(jù)最小二乘法可以計算出靶點的三維坐標(biāo)。

    W= (ArA) -'ArB

    (3)

    1.3 基于線性卡爾曼濾波的定位模型

    卡爾曼濾波目前已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于制導(dǎo)與控制、導(dǎo)航和通信等多個領(lǐng)域。其可理解為一種遞歸算法,即根據(jù)當(dāng)前的測量值、前一時刻的預(yù)測值和誤差,遞歸當(dāng)前時刻,再預(yù)測后一時刻的狀態(tài)估計法[3]。由于室內(nèi)定位環(huán)境復(fù)雜,文中采用卡爾曼濾波法對解算后的位置坐標(biāo)進(jìn)行平滑處理,盡可能地消除因外界脈沖干擾帶來的測量誤差。

    (1)計算出靶點的三維坐標(biāo)。

    已知測試環(huán)境中錨點位置(單位:cm)為Al(O.0.120)、A2 (500.0. 160)、A3(0,300. 160), A4( 500.300,120)。假設(shè)錨點和靶點之間的信號傳播在視距范圍內(nèi)。靶點采集到10組相關(guān)數(shù)據(jù),并提供了錨點與靶點的距離值( cm)。其中前5組數(shù)據(jù)無信號干擾,后5組數(shù)據(jù)有信號干擾。此處選取一組數(shù)據(jù)(330,313,290,279),根據(jù)定位算法得到相應(yīng)的靶點坐標(biāo)見式(4)。

    2 結(jié)果與討論

    本節(jié)旨在使用卡爾曼濾波對UWB定位后的坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,以減小數(shù)據(jù)誤差,從而提高定位精度。下面進(jìn)行模擬環(huán)境下的靜態(tài)定位測試。

    首先,基于靶點采集到的數(shù)據(jù),通過定位算法得到靶點坐標(biāo)。然后,利用Matlab中的Simulink模塊搭建Kalman位置模型。最終得到10組優(yōu)化前后的靶點坐標(biāo)如表1所示。

    表1表明了加入卡爾曼濾波后的位置坐標(biāo)更加合適,提高了定位精度。并且卡爾曼濾波算法相較于其他算法而言,執(zhí)行速度更快。為了更直觀地觀察加入卡爾曼濾波的效果,如圖2所示給出了濾波前后10組數(shù)據(jù)的誤差值。

    從圖2可以清晰地看出加入卡爾曼濾波進(jìn)行平滑處理后的數(shù)據(jù)誤差明顯減小,且較為平穩(wěn)。相比于未加入濾波前的位置數(shù)據(jù)而言,濾波后的數(shù)據(jù)更具有參考性。

    3 結(jié)語

    本文提出了一種基于卡爾曼濾波的UWB室內(nèi)精確定位技術(shù),旨在解決UWB定位技術(shù)的測量精度不夠高的問題。具體地依據(jù)UWB定位原理以及靶點采集到的數(shù)據(jù)得到靶點坐標(biāo),結(jié)合卡爾曼濾波法對坐標(biāo)進(jìn)行了平滑處理。并且通過分析模擬實驗的靜態(tài)定位誤差,證實了本文的定位模型一定程度地提高了定位精度。該方法能夠更加準(zhǔn)確、可靠地定位。但室內(nèi)環(huán)境較為復(fù)雜,該定位技術(shù)必要時需進(jìn)行趨勢分析和補償,進(jìn)一步提高該模型應(yīng)用的魯棒性。

    參考文獻(xiàn)

    [1]劉永昌,龔元明.基于卡爾曼濾波的超寬帶定位技術(shù)應(yīng)用[J].軟件工程,2021(7):24-27.

    [2]陳煒翰,李世銀.基于超寬帶和微慣導(dǎo)組合的室內(nèi)精確定位[J].電子元器件與信息技術(shù),2020(1):24-26.

    [3]楊玉林.基于卡爾曼濾波和粒子濾波的目標(biāo)跟蹤性能對比[J].佳木斯大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2021(3):72-75,78.

    [4] CHEN C, WU X, BO Y, et al.SARSA in extendedKalman Filter for complex urban

    environmentspositioning[J].International Journal of Systems Science,2021(18):1-16.

    [5lSAINZ J J,REVESTIDO H E, LLATA J R,et al.LQG control for dynamic positioning of floating caissonsbased on the Kalman fiher[J].Sensors. 2021( 19): 1065.

    (編輯傅金睿)

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