基于CNN的超宽带/惯性导航室内定位算法

摘要：

为了减小非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位系统定位精度的影响,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的UWB室内定位算法.利用UWB系统采集NLOS环境下的室内定位数据,根据信号在NLOS环境下传播时的误差特性建立CNN模型,将数据输入网络进行训练,以减小NLOS误差对系统定位的影响;结合惯性导航系统(INS),用扩展卡尔曼滤波(EKF)对UWB/INS组合系统进行位置估计,进一步提高定位的精度.实验结果表明:该算法可以有效减小NLOS误差的影响,定位解算轨迹更加贴近真实轨迹,可达到厘米级定位要求.

关键词：超宽带室内定位、非视距误差、卷积神经网络、惯性导航系统、扩展卡尔曼滤波

所属期刊栏目：40

分类号：TN929;TP212

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划2018JM6106

在线出版日期：2021-07-21（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：114-117