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基于DS-TWR面向车间非视距环境定位算法优化研究: 2025年; 在当前阶段,超宽带(UWB)室内定位系统在车间非视距(NLOS)环境下,采用双边双向测距(DS-TWR)算法时,常面临定位精度受限的挑战。针对此问题,基于DS-TWR算法进行定位优化,通过精简节点间的消息交互,减少节点的能耗,并缩短了测距时间,进而提升了系统的能效和响应速度。此外,为了提升在车间非视距环境下的定位准确性,提出一种自适应卡尔曼滤波算法,该算法能够动态地评估车间内部由非视距条件导致的遮挡信息对观测噪声协方差的影响,并根据这些影响自适应地调整信号滤波的增益。通过这种方法,系统能够有效地剔除信号中的无效定位信息,降低非视距条件对定位精度的负面影响,从而实现更为精确的定位。实验结果表明,优化算法在车间非视距环境下的静态与动态定位实验中均有不错的性能提升。具体而言,该算法不仅能够有效地提高系统的定位精度,在实时测距精度方面也进一步增强了DS-TWR算法的性能。; 李文扬龚兴兴徐子阳夏文伟; 关键词：超宽带自适应卡尔曼滤波

基于非视距环境评价的室内UWB定位优化建站方法: 基于非视距环境评价的室内UWB定位优化建站方法，属于室内无线定位技术领域。本发明主要利用UWB信号的视距与非视距区域在测距上的应用，完成室内基站的非视距加权面积最小布局的仿真。在获得室内地图的基础上，对其进行建模，首先根...; 王庆黎泽辉张昊阳媛徐建龙张波

面向非视距环境下的无人机目标直接定位方法: 本发明公开了面向非视距环境下的无人机目标直接定位方法，具体过程为：步骤1，对基站接收信号进行解相干处理，以构造信号子空间与噪声子空间；步骤2，基于得到的噪声子空间对无人机位置进行粗估计，得到位置向量的集合；步骤3，对得到...; 吴波张勇敢万鹏武杨力卢光跃杨巍弥寅罗平武则宇宁耀博李艳丽

面向非视距环境下的无人机目标直接定位方法: 本发明公开了面向非视距环境下的无人机目标直接定位方法，具体过程为：步骤1，对基站接收信号进行解相干处理，以构造信号子空间与噪声子空间；步骤2，基于得到的噪声子空间对无人机位置进行粗估计，得到位置向量的集合；步骤3，对得到...; 吴波张勇敢万鹏武杨力卢光跃杨巍弥寅罗平武则宇宁耀博李艳丽

一种基于到达时间差和到达方向的非视距环境下的单站定位方法: 本发明公开了一种基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)和到达方向(Direction of Arrival,DOA)的非视距(Non‑Line‑of‑Sight,NLOS)环境下...; 谢良波张钰坤杨小龙聂伟王勇周牧

非视距环境下基于变分贝叶斯卡尔曼滤波的UWB定位方法: 本发明公开了一种非视距环境下基于变分贝叶斯卡尔曼滤波的UWB定位方法，包括步骤如下：根据无人系统运动信息和UWB基站与无人系统之间的测量信息，构建包含过程方程和量测方程的无人系统状态空间模型，并建模过程噪声和量测噪声；利...; 王国庆张子昊周丹陈新开杨春雨马磊代伟赵鑫张冬生

面向非视距环境下无线信号传输参数估计的目标定位方法: 本发明公开了一种面向非视距环境下无线信号传输参数估计的目标定位方法，主要解决非视距环境下无线传感器网络目标定位中信号传输参数未知的问题。包括：通过非视距环境下的到达时间测量模型初步确定信号源位置，将该位置和接收信号强度测...; 万鹏武魏健王瑾黄琼丹卢光跃彭康李文杰姚媛媛

非视距环境下核密度估计的全球卫星导航系统鲁棒定位方法: 2024年; 非视距(NLOS)传输会引起全球卫星导航系统(GNSS)接收机的伪距测量误差,最终导致定位解出现较大误差,这一问题在城市峡谷等复杂环境下尤为突出。针对该问题,该文提出核密度估计的鲁棒定位方法,其核心思想是在定位解算中引入鲁棒估计来缓解NLOS的影响。考虑到NLOS引起的伪距观测误差偏离高斯分布,所提方法首先利用核密度估计(KDE)方法估计伪距观测误差的概率密度函数,并利用该概率密度函数来构造鲁棒代价函数用于导航解算,从而缓解NLOS引起的定位误差。实验结果表明所提方法在卫星存在NLOS传输时能够较好地减小GNSS的定位误差。; 贾琼琼周月颖; 关键词：全球卫星导航系统核密度估计

非视距环境下顾及杆臂补偿的UWB/IMU定位算法: 2024年; 针对非视距(NLOS)误差和传感器杆臂影响超宽带(UWB)/惯性测量单元(IMU)组合定位精度的问题,提出了一种NLOS环境下顾及杆臂补偿的定位算法。根据UWB伪距在定位过程中的局部线性特性,设计了基于强局部加权回归法的NLOS识别与抑制算法,提高了UWB迭代定位算法的精度。利用顾及杆臂的改进抗差奇异值分解无迹卡尔曼滤波(LA-IRUKF)算法对优化后的观测数据和状态模型进行组合,实现定位精度的提升和杆臂的有效补偿。最后,采用仿真数据和实测数据对LA-IRUKF算法进行验证。仿真实验结果验证了NLOS误差识别与抑制算法的有效性以及杆臂补偿的必要性。真实场景的实验结果表明,在NLOS环境下LA-IRUKF算法不仅可以准确补偿杆臂,还能抑制NLOS误差影响。相较于抗差奇异值分解无迹滤波算法、顾及杆臂的抗差奇异值分解无迹滤波算法和改进抗差奇异值分解无迹卡尔曼滤波算法,LA-IRUKF算法的定位精度分别提高了42.4%、41.6%和28.5%,具有精度高、抗差好等优点。; 谭兴龙韩宇; 关键词：无迹卡尔曼滤波

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