基于神经网络的鲁棒NLOS误差抑制算法

摘要：

提出一种基于Kalman滤波器和神经网络(NN)的非视距(NLOS)误差抑制算法.根据到达时间(ToA)测量值的特点和NLOS误差的统计特性,推导出Kalman滤波器输出无偏估计所需满足的条件,利用NN估计该条件中的环境参数,实现NLOS误差抑制.仿真结果表明,该算法在估计精度和算法鲁棒性方面均具有较好的性能.

关键词：无线定位、非视距误差、Kalman滤波、神经网络、鲁棒性

所属期刊栏目：37

分类号：TN929.5

资助基金：国家"863"计划基金资助项目2009AA011504;国家科技重大专项基金资助项目2009ZX03003-008

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：7-9