关键词:
超宽带
双边双向测距
自适应卡尔曼滤波
车间非视距环境
摘要:
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。