基于LTS算法改进的抑制NLOS误差的室内定位

摘要：

针对传统的最小截断平方(LTS)算法利用硬阈值决定位置、计算基站,重非视距(NLOS)环境中不能分离出具有最小偏差基站的缺陷,提出了一种新的改进方法.首先对测量距离进行卡尔曼滤波处理,然后对基站进行有序分组,选择所有基站组合中具有最小残差的基站集作为最终位置计算集合.实验表明:该方法在NLOS环境下与传统的LTS算法和最小二乘估计(LSE)算法相比定位精度分别得到了24.1％和53.3％的提高.

关键词：非视距(NLOS)、最小截断平方(LTS)算法、卡尔曼滤波算法、最小二乘估计(LSE)算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61701295

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：26-28,32