一种基于Taylor和Kalman的室内协同定位方法.pdf

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1、第27卷第11期传感技术学报Vo1．27No．11CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSNOV．20142014年11月AnCooperativeLocalizationMethodBasedonTaylorandKalmanAlgorithmsWANGRuirong，ZHENGShuwan，CHENHaolong，XUEChu(1．CollegeofLifeInformationScience&InstrumentEngineering，HangzhouDianziUniversity，Hangzhou310018，China2．Instit

2、uteofInformationandControl，HangzhouDianziUniversity，Hangzhou310018，China)Abstract：Acooperativemethodforindoorrea1．timelocalizationbasedonthreeTDOAalgorithmsiSpresented．ThesealgorithmsareChanalgorithm，Taylorserialsexpansionalgorithm，andExtendedKalmanfilteralgorithm．Firstly．estimationresultiS

3、calculatedbyacooperativemethodbasedonChanandTaylorandthresholdvalueofitsresidualsiSsettoidentityNLOSanddiscardtherangingdatathatisdisturbedseverelybyNLOS．Then．Kalmanmethodisusedforthematchingdatatogetestimationposition．ThelocationresultofKalmaniScomparedwiththeresultofTaylorthroughsettingso

4、meconditiontofurtherrestrainNLOSerror．Next．thefinalestimationresultiSob．tained，byusingresidualweightingalgorithmandmovingweightedaveragemethodtothemeetresults．Finally，theexperimentalresultsshowthatthismethodcanrestrainNLOSerrorefficientlyandimprovetheprecisionoflocation．Keywords：indoorlocal

5、ization；cooperativemethod；Tayloralgorithm；Kalmanalgorithm；residualweightingEEACC：6150P；7230doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2014．11．021一种基于Taylor和Kalman的室内协同定位方法术王瑞荣，郑书万，陈浩龙，薛楚(1．杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院，杭州310018；2．杭州电子科技大学信息与控制研究所，杭州310018)摘要：结合Chan算法、Taylor算法及Kalman算法三种TDOA算法的优点，提出一种能应用于室内实时定位的协同方

6、法。首先基于Chan与Taylor的协同定位方法估算位置信息，并通过对估计结果的残差设置阈值来鉴别NLOS，从而抛弃受到NLOS污染严重的测量数据。其次，再对符合条件的测量数据，利用Kalman方法计算定位结果，与Taylor方法的定位结果通过设置判别条件进行比较，以此进一步抑制NLOS干扰。对符合判别条件的定位结果，进行残差加权及移动平均加权处理，从而完成最终定位结果的更新。最后，利用室内实时定位实验，证明该方法能有效过滤受到NLOS污染严重的测距数据，提高定位精度，并且具有良好的稳定性。关键词：室内定位；协同方法；Taylor算法；Kalman算法；残差加权中图分类号：T

7、P393文献标识码：A文章编号：1004-1699(2014)11—1557—05随着物联网和智慧城市建设的兴起和发展，数riva1)、信号强度法RSSI(ReceivedSignalStrengthIn—据和多媒体业务快速增加，带动了室内定位应用服dication)、到达角度法AOA(AngleofArriva1)等¨。务需求日益增加。但是，相比室外定位环境，室内环这些方法又有各自的特性，RSSI测量值在实际应用境空间封闭狭小，障碍物多，无线信号不仅存在多径中规律性较差，利用RSSI信息难以得到较高的