一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法技术

本发明专利技术公开了一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，属于位置信息技术领域，本发明专利技术中，系统的状态方程通过INS信息计算得到，观测量通过超宽带测得的距离信息获得，通过基于Sage‑Husa的自适应扩展卡尔曼滤波算法进行融合定位；通过数学建模针对影响运动平台协同导航的外在环境因素，提出基于扩展卡尔曼滤波的超宽带/INS紧组合滤波模型，采用Sage‑Husa自适应滤波对其进行优化和野值剔除，完成在线对非视距干扰的有效辨别，提升组合定位模型在非视距及多径效应情况下的精度及鲁棒性，相较于其他算法能提高性能百分比，通过协同定位使得解算精度提升明显。实验结果证明，本发明专利技术的算法进一步提高了相对测距的精度和稳定性，有效提高协同导航精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于位置信息，具体为一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法。

技术介绍

1、人机通信技术在军事和民用领域中都占据着非常重要的地位。无人机可以用来执行航拍、监控、测绘、运输和救援等任务，而任务能准确执行的一个关键是无人机通信具有良好的可靠性。在基于位置的服务及其应用中，位置信息起着至关重要的作用。在室外空旷环境中，无人机群可以轻松地从全球导航卫星系统（global navigation satellitesystem, gnss）获得准确的位置信息。但是在室内或者遮挡物较多的环境中，gnss信号受到建筑、树木等的阻挡，导致gnss信号变弱甚至消失，因此在该类环境中gnss定位的结果无法满足人们对精度的要求。随着技术的发展，目前已有许多技术可以代替gnss用于复杂环境下精确定位，如超宽带定位、超声波定位、蓝牙定位等。其中，超宽带（ultra wide band, 超宽带）具有许多理想的特性，包括低能耗、高分辨率、多径免疫和某些障碍物穿透能力等，因此超宽带定位被认为是用于高精度定位中最有前途的技术之一。

2、但是由于环境的限制，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，其特征在于:所述降低定位误差的方法包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，其特征在于：所述步骤S1中，位置解算误差分析

3.如权利要求1所述的一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，其特征在于：所述步骤S1中，环境误差分析为保证接收信号的数量可以运用校正算法保留折射信号，从而提高超宽带测距精度；

4.如权利要求1所述的一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，其特征在于：所述步骤S4中，在组合系统的算法设计中为了使观测值全部进...

【技术特征摘要】

1.一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，其特征在于:所述降低定位误差的方法包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，其特征在于：所述步骤s1中，位置解算误差分析

3.如权利要求1所述的一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，其特征在于：所述步骤s1中，环境误差分析为保证接收信号的数量可以运用校正算法保留折射信号，从而提高超宽带测距精度；

4.如权利要求1所述的一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，其特征在于：所述步骤s4中，在组合系统的算法设计中为了使观测值全部进行约束，直接采用超宽带测得的距离信息作为观测量；

5.如权利要求1所述的一种使用自适应扩展卡尔曼滤波算法降低定位误差的方法，其特征在于：所述步骤s4中，由于状态方程由误差状态量构建得到，所以卡尔曼滤波预测与校正环节得到简化；其原理是当误差量回归到系统状态时，假定状态量校正是精确无误差的，每一次迭代下的先验误差估计等于零，此时仅需考虑先验误差协方差阵；系统状态量在滤波校正后不存在先验误...

【专利技术属性】
技术研发人员：平伟，于田川，
申请(专利权)人：南京雷抗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：