具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法及系统技术方案

本发明专利技术公开了具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法及系统，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的EFIR滤波算法进行改进，引入变量

EFIR filtering algorithm and system for pedestrian location with data missing UWB

The invention discloses an EFIR filtering algorithm and system with data missing UWB pedestrian location, which includes: measuring the distance between reference node and target node by UWB system and INS system respectively; on this basis, the distance information measured by the two systems is different, and the difference is taken as the observation quantity of filtering model used by data fusion algorithm; The traditional EFIR filtering algorithm is improved by introducing variables.

【技术实现步骤摘要】
具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法及系统
本专利技术涉及复杂环境下组合定位
，尤其涉及具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法及系统。
技术介绍
近年来，行人导航(PedestrianNavigation,PN)作为导航技术应用的新兴领域，正越来越受到各国学者的重视，并逐渐成为该领域的研究热点。然而在隧道、大型仓库、地下停车场等室内环境下，外界无线电信号微弱、电磁干扰强烈等因素都会对目标行人导航信息获取的准确性、实时性及鲁棒性有很大影响。如何将室内环境下获取的有限信息进行有效的融合以消除室内复杂环境影响，保证行人导航精度的持续稳定，具有重要的科学理论意义和实际应用价值。在现有的定位方式中，全球卫星导航系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)是最为常用的一种方式。虽然GNSS能够通过精度持续稳定的位置信息，但是其易受电磁干扰、遮挡等外界环境影响的缺点限制了其应用范围，特别是在室内、地下巷道等一些密闭的、环境复杂的场景，GNSS信号被严重遮挡，无法进行有效的工作。近年来，UWB(UltraWideband)以其在复杂环境下定位精本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法，其特征在于，包括：以惯性导航器件INS在t时刻在导航系下的位置误差、速度误差、姿态误差、加速度误差和角速度误差作为状态量，以INS与UWB分别测量的目标节点与参考节点之间距离的差值作为系统观测量，构建滤波模型；利用EFIR滤波算法对位置误差进行预估，预估过程中实时判断UWB测量得到的参考节点与未知节点之间的距离信息是否有缺失，如果有，对缺失的距离信息进行预估；最终得到当前时刻目标行人最优的导航信息。

【技术特征摘要】
1.具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法，其特征在于，包括：以惯性导航器件INS在t时刻在导航系下的位置误差、速度误差、姿态误差、加速度误差和角速度误差作为状态量，以INS与UWB分别测量的目标节点与参考节点之间距离的差值作为系统观测量，构建滤波模型；利用EFIR滤波算法对位置误差进行预估，预估过程中实时判断UWB测量得到的参考节点与未知节点之间的距离信息是否有缺失，如果有，对缺失的距离信息进行预估；最终得到当前时刻目标行人最优的导航信息。2.如权利要求1所述的具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法，其特征在于，所述EFIR滤波器的状态方程为：其中，和分别为t和t-1时刻UWB导航系统的东方向位置、北方向位置、东方向速度、北方向速度；T为采样周期；ωt-1为t-1时刻的系统噪声。3.如权利要求1所述的具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法，其特征在于，所述EFIR滤波器的观测方程为：其中，di,t,i∈(1,2,...,g)为t时刻UWB分别测量得的参考节点与未知节点之间的距离；g为参考节点的数目；x为UWB解算出的未知节点东方向位置，y为UWB解算出的未知节点北方向位置，xi,i∈(1,2,...,g)和yi,i∈(1,2,...,g)分别为参考节点1到i的东向位置和北向位置；νt为系统t时刻的观测噪声。4.如权利要求1所述的具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法，其特征在于，所述的预估过程中实时判断UWB测量得到的参考节点与未知节点之间的距离信息是否有缺失，如果有，对缺失的距离信息进行预估，具体为：引入变量表示UWB测量得到的参考节点与未知节点之间的第i个距离信息；如果第i个距离信息缺失，则重新对进行预估；采用矩阵h(Xt|t-1)的第i行第1列替代缺失的距离信息；其中。5.如权利要求5所述的具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法，其特征在于，对缺失数据进行预估后，EFIR滤波器的观测方程变为：6.如权利要求1所述的具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法，其特征在于，所述利用EFIR滤波算法对位置误差进行预估，具体为：定义两个变量m和s：m＝t-N+1，s＝m+M-1；判断当前时刻t是否大于EFIR滤波器的滤波窗口长度N，如果t＜N，则进行EKF滤波算法，其步骤如下：首先，...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐元，赵钦君，程金，张勇，王滨，冯宁，部丽丽，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：山东,37