基于自适应扩展卡尔曼滤波器的UWB-PDOA算法.pdf
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1、第 卷第 期黑 龙 江 大 学 工 程 学 报 年 月 .:/基于自适应扩展卡尔曼滤波器的 算法李凯俊 赵 晨 赵春晖(.哈尔滨工程大学 哈尔滨 .北京遥感设备研究所 北京)摘 要:提出了一种使用超宽带()信号且基于扩展卡尔曼滤波的接收信号相位差定位()改进方法 在滤波器中引入了相位差变化率以及距离变化率 用来反映标签在运动过程中的速度大小以及方向的变化情况 通过它们信息熵的大小 即所含信息量的大小计算出权重比 根据标签的运动状态实时自适应改变卡尔曼滤波器的增益系数实验表明 使用该方法可将误差控制在 以内 较传统方法误差减少了 关键词:超宽带()相位差定位()扩展卡尔曼 卡尔曼增益中图分类号:
2、文献标志码:文章编号:()收稿日期:修订日期:基金项目:国家自然科学基金项目()作者简介:李凯俊()男 硕士研究生 研究方向:超宽带定位技术:通讯作者:赵春晖()男 教授 博士 博士研究生导师 研究方向:遥感图像处理等:引文格式:李凯俊 赵晨 赵春晖.基于自适应扩展卡尔曼滤波器的 算法.黑龙江大学工程学报 ():.引 言近年 室内定位得到了快速的发展 由于室内定位要求精度较高 但卫星信号 到达地面时信号较弱 且不能穿透建筑物 所以无法使用卫星定位技术进行室内高精度定位 与传统的基于蓝牙、等技术的室内定位相比 超宽带无线定位技术具有功耗低、抗多径效果好、覆盖范围较大、系统复杂度低、定位精度高等优
3、点 使运用超宽带()设备室内定位 被越来越多的人所青睐 室内定位的方法主要分为 ()、()、()和 ()算法 传统的基于 算法的室内定位 要达到较精确的二维定位 至少需要在一个房间内布设 个基站 且每个基站间都需要进行精确的时间同步布设较为复杂 且成本较高 基于 的 定位算法与 算法相比 仅需要单基站便可完成约 范围内的厘米级定位 由于不需要基站间的同步等要求 该方法在实现上具有系统复杂度低、基站数量少等优点 具有广阔的应用前景 由于 信号相位非常的敏感 极容易受到环境的干扰 影响定位结果 为提高定位的准确性 抑制随机噪声、多径等对相位差的影响 一般在定位系统中引入非线性滤波器 常见的非线性滤
4、波器有扩展卡尔曼滤波器()、无迹卡尔曼滤波器()、容积卡尔曼滤波器()等 卡尔曼滤波器在使用过程中需要对标签的状态进行预测 需要较为准确的标签运动速度等 来搭建标签的动力学模型 如果仅使用 定位 很难准确实时预估标签的运动状态 为了解决这个问题 传统方法是调整状态噪声以及量测噪声 来改变卡尔曼增益 进而给预测值以及测量值分配不同的权重 来减小预报过程对定位结果误差造成的影响本文提出了一种通过相位差变化率及距离变化率所含信息量的大小动态调整滤波增益 的自适应扩图 系统 展卡尔曼的改进方法 结果表明 该改进算法有效抑制了环境噪声的影响 提高了系统的定位精度与鲁棒性 算法原理基于 的 定位系统由一个
5、单天线发射机与一个双天线接收机组成 接收机的主天线()与从天线()的距离 应小于半个波长 该接收机采用的是 的距离间距 算法原理见图 通过信号的飞行时间 计算发射天线 与接收机主天线 的距离 由两路径的距离差 与 和 接收到的相位差 以及 信号波长 的关系 可知:()通过三角函数的关系可知:()()()()得:()()()()()基于 的 算法 算法原理状态方程和观测方程:()()()()式中:为系统状态 为量测值 和 分别为过程噪声和量测噪声 数学期望为 方差分别为 和 算法是将非线性系统线性化 得到一个近似的线性系统模型 来处理非线性系统 ()()()()()()()()()其中:()黑
6、龙 江 大 学 工 程 学 报 第 卷 在式()中 为滤波器的增益系数 用来实时调节观测量以及预测量加权权重的参数 动态调整滤波增益 的自适应扩展卡尔曼改进算法由式()可知 估计偏差 与状态噪声 相关 而状态噪声是与标签的运动状态相关 当标签的运动速度较大时 状态方程进行预测的误差较大 这时应增加 值的大小 使预测的偏差在误差范围内 即标签的运动速度越大 状态噪声 以及估计偏差 也应增大由式()可知 在运用扩展卡尔曼算法进行定位估计时 需要基于上一时刻的状态量 对这一时刻的状态量进行预报 需要较为准确的标签的速度等信息搭建一个运动模型 而在一个单纯使用 的定位场景下 没有传感器的帮助是很难实时
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