基于UWB和IMU融合的UWB弱信号环境下高精度定位算法

作     者：赵阳 王田虎 李文杰 缪千年 沈运哲 黄涛 ZHAO Yang;WANG Tianhu;LI Wenjie;MIAO Qiannian;SHEN Yunzhe;HUANG Tao

作者机构：江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州213001 中车南京浦镇车辆有限公司技术开发部江苏南京211800 

基　　金：江苏省自然科学基金(BK20150247) 江苏省实践创新项目(XSJCX22_44) 中车南京浦镇车辆有限公司委托课题(KY30720210001) 

出 版 物：《无线电工程》 (Radio Engineering)

年 卷 期：2024年第54卷第7期

页      码：1721-1731页

摘      要：针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)在受限空间内定位精度差,甚至无法定位和无线超宽带(Ultra-Wide Band, UWB)脉冲室内定位技术在非视距(Non Line of Sight, NLoS)环境下定位精度差以及定位稳定性低等问题,提出以误差状态卡尔曼滤波(Error State Kalman Filter, ESKF)为基础并将UWB定位技术和惯性传感器(Inertial Measurement Unit, IMU)技术相融合,设计一套UWB弱信号环境下的UWB定位算法模型,实现UWB弱信号环境下的厘米级定位。通过优化传统ESKF方法以及融合UWB和IMU的测量数据,解决传统UWB定位在NLoS环境下定位精度较差和定位结果容易发生偏移等问题。实验研究结果表明,在导航实验室内,系统在东-北-天(ENU)坐标系中东方向、北方向轴和OXY平面上的精度分别提高了2.87%、12.02%和5.71%,方差分别降低了5.80%、18.06%和5.71%。在地下通道UWB弱信号环境下,系统在东方向、北方向和OXY平面上的精度分别提高了12.08%、24.10%和16.08%;方差分别降低了8.12%、32.74%和12.23%。所提出的算法模型有效改善了UWB室内定位技术在NLOS情况下,定位精度低、系统定位稳定性差的问题,降低了定位成本,具有很强的实用性。

主 题 词：超宽带 惯性传感器 误差状态卡尔曼滤波 非视距 

学科分类：08[工学] 080401[080401] 081105[081105] 0804[工学-材料学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-3106.2024.07.015

馆 藏 号：203128557...