NLOS环境下基于EKF的移动机器人定位研究
针对室内移动机器人基于接收信号强度（RSSI，Received Signal Strength Indication）测距定位存在非视距（NLOS，Not-line-of-sight）传播问题，提出一种利用运动模型预测RSSI并修正NLOS测量的定位算法。首先结合移动机器人运动模型预测位置和信号强度RSSI,进而实现NLOS误差判定和测量修正；然后结合步长将移动机器人限制到圆域内，采用改进三边定位算法定位；最后使用扩展卡尔曼滤波（EKF, extended Kalman Filter）进行定位结果优化，得到位置的优化估计。仿真实验表明，该方法能有效地提高定位精度，能有效抑制具有较大量值的NLOS误差，是NLOS环境下一种有效的定位方法。
移动机器人、定位、改进三边测量、扩展卡尔曼滤波
TP242.6(自动化技术及设备)
国家青年基金61305125;住房和城乡建设部科技项目2012-K1-40;沈阳建筑大学青年基金2012045
2015-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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