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计量学报  2022, Vol. 43 Issue (10): 1335-1340    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2022.10.14
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基于卡尔曼滤波和粒子滤波融合的UWB室内定位算法
程雪聪1,2,刘福才1,2,黄茹楠1,2
1.燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心,河北 秦皇岛 066004
2.燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北 秦皇岛 066004
UWB Indoor Positioning Algorithm Based on Kalman Filter and Particle Filter Fusion
CHENG Xue-cong1,2,LIU Fu-cai1,2,HUANG Ru-nan1,2
1. Engineering Research Center of the Ministry of Education for Intelligent Control System and Intelligent Equipment, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
2.Key Lab of Industrial Computer Control of Heibei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
全文: PDF (79160 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 基于超宽带(ultra-wideband,UWB)室内定位技术得到了广泛的发展,然而,在LOS(line-of-sight)和NLOS(non-line-of-sight)环境下的UWB的测距信息均存在不同程度的误差,因此,提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对UWB原始数据进行平滑处理;之后提出卡尔曼滤波(Kalman filters and particle filters,KPF)和粒子滤波融合的算法。通过卡尔曼滤波得到的状态量和误差协方差进行粒子采样,克服了传统粒子滤波进行粒子采样时的运动学模型与实际运动不相符的缺点,大幅减少了粒子退化的现象。经过实验,该算法在LOS和NLOS环境中的定位精度分别提升了20.6%和15.6%。
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作者相关文章
程雪聪
刘福才
黄茹楠
关键词 计量学室内定位算法超宽带卡尔曼滤波粒子滤波    
Abstract:Indoor positioning technology based on ultra-wideband (UWB) has been widely developed.However, the measurement of UWB in LOS (line-of-sight) and NLOS (non-line-of-sight) environments There are different degrees of error in the distance information, so an improved Kalman filter algorithm is proposed to smooth the UWB original data; then a Kalman filter and particle filter (KPF) particle filter and Kalman filter fusion algorithm is proposed.Particle sampling is carried out through the state quantity and error covariance obtained by Kalman filtering, which overcomes the disadvantage that the kinematic model of traditional particle filtering does not match the actual motion, and greatly reduces the phenomenon of particle degradation.After experiments, the positioning accuracy of the algorithm in LOS and NLOS environments is improved by 20.6% and 15.6%, respectively.
Key wordsmetrology    indoor positioning algorithm;UWB    Kalman filter    particle filter
收稿日期: 2021-03-08      发布日期: 2022-10-14
PACS:  TB973  
基金资助:河北省自然科学基金(F2022203043);省级重点实验室绩效补助经费项目(22567612H)
通讯作者: 刘福才(1966-),男,黑龙江勃利人,燕山大学教授,主要从事空间机构运动行为分析与控制。Email:lfc@ysu.edu.cn     E-mail: lfc@ysu.edu.cn
作者简介: 程雪聪(1996-),男,河北石家庄人,燕山大学硕士研究生,研究方向为室内定位、姿态检测。Email:531614485@qq.com
引用本文:   
程雪聪,刘福才,黄茹楠. 基于卡尔曼滤波和粒子滤波融合的UWB室内定位算法[J]. 计量学报, 2022, 43(10): 1335-1340.
CHENG Xue-cong,LIU Fu-cai,HUANG Ru-nan. UWB Indoor Positioning Algorithm Based on Kalman Filter and Particle Filter Fusion. Acta Metrologica Sinica, 2022, 43(10): 1335-1340.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2022.10.14     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2022/V43/I10/1335
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