改进卡尔曼滤波的井下组合导航定位算法

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为解决井下人员定位算法定位精度不高的问题,提出基于微惯性导航系统和无线传感器网络的井下组合导航定位算法.通过井下无线网络、惯性定位终端采集相关信息数据,利用行人航迹推算算法和改进加权质心定位算法分别估算出目标点的坐标和速度.将这两种算法通过正弦余弦蝙蝠融合算法优化后的卡尔曼滤波组合导航定位,估算出目标点最终的位置坐标.实验结果表明:该组合导航定位算法平均定位误差为1.71 m,其定位精度高于传统质心定位算法和行人航迹推算算法.
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