【摘 要】
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针对于非视距环境下(NLOS)的室内定位,传统的算法是将泰勒级数展开算法(Taylor)与卡尔曼滤波算法(KF)相结合,这种算法能够在一定程度上降低非视距误差,而当环境中的多径效应
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,华东师范大学软件工程学院,中科院上海微系统与信息技术研究所,云池网络科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2019YFB2101602),上海市科技创新行动计划项目(19511102900)
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针对于非视距环境下(NLOS)的室内定位,传统的算法是将泰勒级数展开算法(Taylor)与卡尔曼滤波算法(KF)相结合,这种算法能够在一定程度上降低非视距误差,而当环境中的多径效应严重时,此算法误差将会显著增大。因此提出了一种基于信号残差加权(RRW)的组合定位算法,通过基站不同的组合方式,进行多轮定位,把每一轮的信号残差作为权重,实现最终的加权求和定位结果。实验结果表明,该方法能够有效地降低非视距误差,而且在遮挡严重的环境下,也能实现高精度定位。
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