变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法

摘要

为解决非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)严重的变电站环境下定位精度低的问题,在飞行时间(Time of Flight,TOA)测距方法的基础上,文章提出了融合Taylor级数和无迹卡尔曼滤波的定位算法以提升定位估计精度。该算法首先对泰勒算法的初值提出改进,通过对加权最小二乘法(Weighted Least Squares Method,WLS)解算的位置估计值进行阈值筛选和权重计算,保证定位精度的同时降低了迭代次数;然后针对在NLOS环境下标签坐标预测不稳定的问题,引入无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法进行去噪,将Taylor级数的估计值作为UKF算法的观测值,以提高UKF预测时的估计精度。测试结果表明,在静态实验下,该方法的均方根误差至少降低了5.81%;在动态实验下,路径跟踪的平均定位误差能够降低37.5%以上。