中国新通信
中國新通信
중국신통신
CHINA NEW TELECOMMUNICATIONS
2010年
23期
62-64
,共3页
无线定位%NLOS%卡尔曼滤波%数据融合
無線定位%NLOS%卡爾曼濾波%數據融閤
무선정위%NLOS%잡이만려파%수거융합
wireless localization%NLOS%Kalman filter%data fusion
在基于TDOA数据融合算法的基础上,给出了一种在非视距环境下改进型数据融合模型。该模型利用联合卡尔曼法消除偏差较大的测量值对后续估计值的影响,有效抑制了卡尔曼滤波的不收敛,降低了对可采用系数的限制,从而使可采用的系数进一步降低,更大程度地消除了非视距误差,提高定位精度。
在基于TDOA數據融閤算法的基礎上,給齣瞭一種在非視距環境下改進型數據融閤模型。該模型利用聯閤卡爾曼法消除偏差較大的測量值對後續估計值的影響,有效抑製瞭卡爾曼濾波的不收斂,降低瞭對可採用繫數的限製,從而使可採用的繫數進一步降低,更大程度地消除瞭非視距誤差,提高定位精度。
재기우TDOA수거융합산법적기출상,급출료일충재비시거배경하개진형수거융합모형。해모형이용연합잡이만법소제편차교대적측량치대후속고계치적영향,유효억제료잡이만려파적불수렴,강저료대가채용계수적한제,종이사가채용적계수진일보강저,경대정도지소제료비시거오차,제고정위정도。
In based on the TDOA data fusion algorithm's foundation,this article has given one kind of advanced version data fusion model.In this model,using the Federated Kalman Filter to eliminate the measurement error estimates of the impact of the follow-up,effectively inhibited the no convergence of Kalman filter,reducing the restrictions on the coefficients can be used,so that the coefficients can be further reduced,more large extent,eliminate the NLOS error and improve allocation accuracy.