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高斯过程回归误差标定辅助的室内惯性测量单元与超宽带融合定位算法研究
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作者 马鑫鹏 陈宇 +2 位作者 崔志成 李兴广 崔炜 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3772-3782,共11页
室内环境下超宽带(UWB)误差标定困难,静态和动态目标在视距和非视距情况下的定位精度均难以保证。为此该文提出了一种高斯过程回归(GPR)误差标定辅助的室内惯性测量单元(IMU)与UWB融合定位算法(GIU-EKF)。在视距情况下通过对视距环境UW... 室内环境下超宽带(UWB)误差标定困难,静态和动态目标在视距和非视距情况下的定位精度均难以保证。为此该文提出了一种高斯过程回归(GPR)误差标定辅助的室内惯性测量单元(IMU)与UWB融合定位算法(GIU-EKF)。在视距情况下通过对视距环境UWB测距误差进行采样分析,建立GPR误差标定模型关联二维坐标与测距误差。使用误差标定模型计算所有坐标点UWB测距值的概率分布集合,利用待测点范围内的坐标样本及其归一化概率计算测距拟合值,实时抑制视距环境测距误差。当UWB测距增量超过阈值判别为非视距环境。非视距情况下通过子级扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合UWB信息和短时IMU信息实时修正运动过程中测距值的非视距误差,并将其送入主EKF实现运动状态估计更新。实验结果表明,在视距情况下标签处于静态和动态时经GPR粗差修正后的定位误差较修正前分别下降64%和58%,GIU-EKF算法在论文所述的3种非视距环境下对低速运动目标能保持稳健的运动状态估计,平均定位误差达到7.5 cm;运动速度为0.2~0.8 m/s的标签,定位误差小于10 cm。 展开更多
关键词 室内定位 超宽带误差标定 高斯过程回归 扩展卡尔曼滤波器 惯性测量单元短时估计
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