【摘 要】
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随着当今社会科技的发展,人们对精准定位的需求日渐提高,室外定位有全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）定位和基于位置的服务（Location Based Services,LBS）定位,相互融合,满足人们在室外复杂环境下的定位需求。室内定位包括Wi-Fi、蓝牙、惯性导航（Inertial Navigation System,INS）、超宽
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随着当今社会科技的发展,人们对精准定位的需求日渐提高,室外定位有全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）定位和基于位置的服务（Location Based Services,LBS）定位,相互融合,满足人们在室外复杂环境下的定位需求。室内定位包括Wi-Fi、蓝牙、惯性导航（Inertial Navigation System,INS）、超宽带（Ultra Wide Band,UWB）等定位技术实现人们在室内环境下的精确定位。其中UWB技术具有频带宽、高精度、抗多径效应、低功耗、抗干扰强、穿透性强等特点被广受关注,是未来室内定位的一个主流应用。UWB综合能力上高于其他常用的室内定位技术,但缺点同样存在。UWB定位系统无法测位姿,有延迟导致实时性差,系统适应性较差,在非视距（Non Line Of Sight,NLOS）环境的影响下,系统精度会大幅度下降。且目前大多数UWB算法,常常会忽视标签运动时会产生的惯性运动,为降低NLOS及噪声的影响,替代性地会引入各样的权重及卡尔曼滤波进行轨迹预测使解算结果满足预期效果。为解决以上问题,本文在研究中发现,INS可以与UWB有效结合,INS属于独立性很强的定位技术,可以解决UWB在NLOS环境下精度差的问题,而UWB可以解决INS产生的误差累积。于是本设计在使用现成的UWB套件和六轴加速度传感器的前提下,为提高UWB系统在视距（Line Of Sight,LOS）环境下的精度,降低NLOS环境对UWB定位精度的影响,提出一种算法将UWB与INS相结合:1)一维层次上在引入一种基于最小二乘法的动态自适应校正迭代算法以提高单基站/单标签的测距精度;2)二维层次上提出一种椭球体三边定位法,并在此基础上引入惯性导航,利用卡尔曼滤波对超宽带与惯性导航融合算法进行轨迹预测,以补偿实际运动中携带标签物体产生的惯性位移;3)模拟室内环境中可能出现的各种遮挡物对UWB定位精度的系数屏蔽拟定了非视距环境下的定位策略,来补偿NLOS环境对UWB产生影响而导致的误差。利用python编写算法,并进行大量仿真实验后,最终本设计实现在大型办公室场地内,LOS环境下平均误差为2.15厘米至2.43厘米,相比使用单一的三边定位法,缩小了3.38厘米至4.89厘米,提升了约48.4%至63.1%。椭球体三边定位法较Chan三边定位法提高了0.91厘米至1.45厘米,提升了约17.0%到40.3%的性能。NLOS环境下本设计算法平均误差为6.36厘米至8.11厘米,相比未使用NLOS定位策略的算法,缩小了2.04厘米至6.12厘米左右,提升了约20.1%至49.0%;相比Chan三边定位法提高了0.51厘米至1.17厘米,提升了7.8%至15.5%左右。且方差与最大误差峰值均得到了极大的改善,系统稳定性得到了提高,大幅度地提升了UWB室内定位系统的精度。
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