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基于两步Kalman滤波的NLoS误差抑制算法

贾时蕾 王潜心

贾时蕾, 王潜心. 基于两步Kalman滤波的NLoS误差抑制算法[J]. 全球定位系统, 2023, 48(5): 32-37. doi: 10.12265/j.gnss.2023079
引用本文: 贾时蕾, 王潜心. 基于两步Kalman滤波的NLoS误差抑制算法[J]. 全球定位系统, 2023, 48(5): 32-37. doi: 10.12265/j.gnss.2023079
JIA Shilei, WANG Qianxin. NLoS error suppression algorithm based on two-step Kalman filtering[J]. GNSS World of China, 2023, 48(5): 32-37. doi: 10.12265/j.gnss.2023079
Citation: JIA Shilei, WANG Qianxin. NLoS error suppression algorithm based on two-step Kalman filtering[J]. GNSS World of China, 2023, 48(5): 32-37. doi: 10.12265/j.gnss.2023079

基于两步Kalman滤波的NLoS误差抑制算法

doi: 10.12265/j.gnss.2023079
基金项目: 国家重点研发计划项目(2020YFA0713502)
详细信息
    作者简介:

    贾时蕾:(1999—),女,硕士,研究方向为超宽带定位技术

    王潜心:(1980—),男,博士,研究方向为卫星导航定位技术、大地测量数据处理

    通信作者:

    王潜心 E-mail: wqx@cumt.edu.com

  • 中图分类号: P228

NLoS error suppression algorithm based on two-step Kalman filtering

  • 摘要: 针对超宽带(ultra wide band,UWB)定位中影响定位精度的非视距(non line of sight, NLoS)传播误差问题,提出了一种基于Kalman滤波的NLoS误差二次消除方法. 该方法利用NLoS误差与测量误差之间的相互独立性,借助Kalman滤波将NLoS误差从总误差中单独分离出来,对其进行实时估计,并将该NLoS误差估计值作为NLoS误差辨别及测距值修正的依据. 通过Kalman滤波对到达时间(time of arrival, TOA)测距值进行二次估计、鉴别及修正以提高TOA测距精度,从而实现室内复杂环境下的UWB精准实时定位. 仿真实验结果表明:该方法不仅能够对NLoS误差实现良好的跟踪估计,对视距(line of sight, LoS)/NLoS环境转变也具有较强的灵敏感知能力,同时NLoS误差测距值在应用该方法后的定位性能逼近于LoS环境下的理想状态.

     

  • 图  1  NLoS误差对TOA定位的影响

    图  2  算法流程图

    图  3  实验环境示意图

    图  4  NLoS误差估计性能

    图  5  仿真NLoS误差与估计NLoS误差对比

    图  6  TOA测距值重构效果图

    图  7  使用本算法前后定位性能对比

    表  1  不同环境下的模型参数

    无线信道环境 $ {T_1}/{\text{μs}} $ $\varepsilon $ ${\sigma _\xi }/{\text{dB}}$
    繁华市区 0.90 0.5 4
    一般市区 0.40 0.5 4
    郊区 0.20 0.5 4
    远郊 0.10 0.5 4
    山区 0.45 1.0 6
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-04-07
  • 录用日期:  2023-04-07
  • 网络出版日期:  2023-10-25

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