基于自适应卡尔曼滤波的UWB定位方法及相关设备

    公开(公告)号:CN116996994A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311024773.9

    申请日:2023-08-14

    Abstract: 本申请提供一种基于自适应卡尔曼滤波的UWB定位方法,包括:通过UWB基站集群确定目标标签的测距信息,根据测距信息确定目标标签的第一测距矩阵;对第一测距矩阵添加位置编码,输入到预先构建的测距优化模型,得到第二测距矩阵;根据UWB基站集群中每一个UWB子基站的位置以及第二测距矩阵确定目标标签的位置序列;将位置序列输入到预先构建的滑动窗口算法模型,确定目标标签的定位估计值;将定位估计值作为自适应卡尔曼滤波的初始值,计算针对定位估计值的协方差矩阵,根据协方差矩阵修正定位估计值,得到目标标签的定位位置。

    定位方法及相关设备
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117606476A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311344905.6

    申请日:2023-10-17

    Abstract: 本申请提供一种定位方法及相关设备。所述方法包括:基于测距的测量距离和估计距离,构建动态测距估计模型;基于先验估计的移动距离和系统估计的移动距离,构建基于先验信息的运动模型;基于动态测距估计模型和基于先验信息的运动模型,构建因子图模型;利用自适应梯度下降算法迭代更新因子图模型,得到第一定位位置;响应于迭代更新满足第一条件,将第一定位位置作为最终的定位位置。本申请实施例通过考虑不同位置的测距观测的可靠性,将不同位置的测距观测和相对先验运动知识转换为概率域,以使得处于不同位置的多个位置能够联合优化,进而减少受干扰的测距测量的可靠性,且提出一种梯度下降优化方法,有效降低了求解因子图的时间复杂度。

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