【摘 要】
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随着室内空间的不断扩张,人们对室内定位技术有着广泛的需求。与其它定位技术相比,基于声音的定位技术因兼具高精度、低成本和较好的兼容性而成为了室内定位领域的研究热点。但在实际应用中,声音定位技术受到室内遮挡现象和基站部署数量的限制,往往难以实现高精度定位。因此,本文开展室内智能终端基于声音的单基站室内定位方法研究,为室内强遮挡、基站布署数量较少场景下的定位技术提供理论支撑。本文在基于声音的到达时间（T
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62003053,复杂室内环境中基于近超声的多智能体协同定位方法研究）； 陕西省自然科学基金资助项目（2020JQ-389,复杂室内环境下基于声音的智能移动终端鲁棒非视距定位方法研究）；
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随着室内空间的不断扩张,人们对室内定位技术有着广泛的需求。与其它定位技术相比,基于声音的定位技术因兼具高精度、低成本和较好的兼容性而成为了室内定位领域的研究热点。但在实际应用中,声音定位技术受到室内遮挡现象和基站部署数量的限制,往往难以实现高精度定位。因此,本文开展室内智能终端基于声音的单基站室内定位方法研究,为室内强遮挡、基站布署数量较少场景下的定位技术提供理论支撑。本文在基于声音的到达时间（Time of Arrival,TOA）及到达频率（Frequency of Arriva,FOA）估计的定位方法基础上,分别采取融合速度、位置、速度及位置信息的方式,研究基于粒子滤波的单基站定位方法。首先在基于粒子滤波的TOA及FOA定位方法的基础上,对状态方程进行了优化,实现了短时的单基站定位。其次,提出一种基于粒子滤波的多源传感器数据融合的单基站定位方法。通过融合速度信息实现单基站定位,并研究了其解析解;分别对融合位置信息、速度及位置信息的单基站定位方法进行了研究,并给出了详细计算过程。仿真结果表明:模拟双基站强遮挡情况下的二维定位情况,采用基于粒子滤波的TOA及FOA定位方法,置信概率为50%,单基站定位误差为0.54m;模拟单基站情况下的二维定位,采用基于粒子滤波的融合速度的定位方法,置信概率为50%时,单基站定位误差为1.2m;采用基于粒子滤波的融合速度及位置的定位方法能实现稳定的单基站定位,且当置信概率为50%时,单基站定位误差为0.53m。
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