【摘 要】
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针对室内定位算法受环境噪声影响严重,导致定位误差大的问题.首先在室内移动目标定位算法中引入卡尔曼滤波算法对原始采集数据进行滤波,能有效抑制定位过程中因数据采集误差
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61473177);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2013371812009,20133718110011);中国博士后科学基金资助项目(2015M582114)
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针对室内定位算法受环境噪声影响严重,导致定位误差大的问题.首先在室内移动目标定位算法中引入卡尔曼滤波算法对原始采集数据进行滤波,能有效抑制定位过程中因数据采集误差引发的定位误差发散;然后通过kNN(k-Nearest Neighbor)算法估算待测目标的坐标;最后利用方位传感器对直线运动过程的定位点进行修正。通过3个阶段的优化可提高定位精度,仿真实验结果表明,基于卡尔曼滤波的室内移动目标定位算法的平均测量误差为0.648 7m,误差范围是0.1~1.9m,对于移动目标的路径测定也更加符合实际情况。
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