室内无线定位场景下改进多项式拟合的非视距误差识别算法

摘要

由于全球导航卫星系统(GNSS)无法解决在室内场景下定位问题,室内定位技术应运而生,UWB、WiFi等室内定位技术在许多领域得到广泛应用.虽然这些技术在视距传播时能满足室内定位需求,但是由于墙体等障碍物而产生的非视距误差,使得定位性能急剧下降,从而无法达到室内定位需求的精度.为克服非视距传播带来的定位误差和现有识别算法实时性低的问题,本文提出了基于改进的多项式拟合的非视距误差识别算法.首先利用多项式拟合鉴别测量值中的非视距误差并且预测距离,通过拟合曲线和测量值之间的偏差来识别非视距误差,检测阈值可以根据测量值自适应的调整.然后利用卡尔曼滤波器处理测量值,在非视距传播下,对测量值进行加权重构.实验结果表明,在非视距环境下,该算法的复杂度低,并且该算法的均方误差较传统多项式拟合的非视距识别算法降低了13.65％,有效抑制了非视距误差的影响.