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申请/专利权人：中铁十九局集团电务工程有限公司;南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种面向NLOS环境的基于观测残差的EKF实现方法，该方法利用每一步的先验位置估计值计算与基站之间的距离差，从而得到与观测值的残差，将残差值代替协方差矩阵进行滤波计算。同时为了缓解协方差矩阵的大幅度变化而带来的卡尔曼增益突变，根据当前时刻值与协方差的迹生成卡尔曼增益衰减因子，将衰减因子乘上对应时刻的卡尔曼增益进行滤波迭代，得到最终的位置估计。本发明从定位轨迹、均方根误差以及定位时间三个角度验证了所提方法的高精度和高稳定性，相对于传统的EKF方法，本发明的定位精度提高了61％。
主权项：1.一种面向NLOS环境的基于观测残差的EKF实现方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：，给定N个定位基站，其三维坐标分别为BS1,BS2,L,BSN，可以获得N-1个到达时间差值，即TDOA值，生成初始化观测噪声协方差矩阵，使用单位矩阵；步骤2：根据当前时刻的先验估计位置坐标值x′k计算出与各个基站之间的距离，得到残差值的绝对值r，将新生成的残差绝对值r代替初始协方差矩阵R，同时更新卡尔曼增益表达式和状态更新表示式，进行后续的卡尔曼增益Kk+1校正以及后验估计值的校正；步骤3：基于观测残差平均值、前后两个时刻观测协方差矩阵的迹的大小变化以及滤波的进度，判断是否需要给卡尔曼增益赋予一个衰减因子k_new；如果当前时刻协方差矩阵的迹大于上一时刻的迹，则需要生成一个卡尔曼增益衰减因子，否则不生成；步骤4：根据当前滤波次数，生成不同的衰减因子k_new，针对当前时刻值小于总离散时刻值的一半的情形，将k_new设置为一个带有修正值的衰减因子；针对当前时刻值大于总离散时刻值的一半的情形，将k_new设置为一个不带修正值的衰减因子，两种衰减因子都与协方差矩阵相关；步骤5：更改卡尔曼增益表达式、状态更新方程以及协方差更新方程，进行EKF滤波迭代，得出最终定位结果。
全文数据：
权利要求：
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