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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明公开了一种考虑有色噪声的室内目标组合定位方法及系统，所述方法包括：基于状态向量，构建卡尔曼滤波算法的原始状态方程；基于惯性导航系统INS测量的当前时刻目标节点与参考节点之间的距离，以及超宽带UWB测量得到的当前时刻目标节点与超宽带UWB参考节点之间的距离，构建卡尔曼滤波算法的原始观测方程；基于卡尔曼滤波算法的原始观测方程，构建新的观测方程；基于新的观测方程和原始状态方程，构建新的状态方程；基于新的观测方程和新的状态方程，采用卡尔曼滤波算法进行数据融合，预估出惯性导航系统INS测量的目标节点位置的误差；基于所述误差和惯性导航系统INS测量的目标节点位置，确定目标节点的最终位置。
主权项：1.一种考虑有色噪声的室内目标组合定位方法，其特征是，包括：获取惯性导航系统INS测量的当前时刻目标节点与参考节点之间的距离；获取超宽带UWB测量得到的当前时刻目标节点与超宽带UWB参考节点之间的距离；将当前时刻目标节点在东向和北向惯性导航系统INS的位置误差作为卡尔曼滤波算法的状态向量；基于状态向量，构建卡尔曼滤波算法的原始状态方程；基于惯性导航系统INS测量的当前时刻目标节点与参考节点之间的距离，以及超宽带UWB测量得到的当前时刻目标节点与超宽带UWB参考节点之间的距离，构建卡尔曼滤波算法的原始观测方程；基于卡尔曼滤波算法的原始观测方程，构建新的观测方程，以抵消有色噪声的影响；基于新的观测方程和原始状态方程，构建新的状态方程；基于新的观测方程和新的状态方程，采用卡尔曼滤波算法进行数据融合，预估出惯性导航系统INS测量的目标节点位置的误差；基于所述误差和惯性导航系统INS测量的目标节点位置，确定目标节点的最终位置；其中，采用卡尔曼滤波算法进行数据融合，具体过程包括：以方向为单位，将滤波器拆成若干个考虑有色噪声的子滤波器，对所有考虑有色噪声的子滤波器的输出进行融合，得到当前时刻目标节点INS的位置误差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种考虑有色噪声的室内目标组合定位方法及系统
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