基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法

摘要：

针对基于UWB精确定位的井下近感检测装置定位结果易受非视距(NLOS)误差等噪声影响的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法.通过卡尔曼滤波预测过程得到标签卡坐标的先验估计值;利用几何关系计算估计坐标与各锚节点的距离,并将该距离与探测器直接测距值进行比较,根据差值分配各锚节点的测距权值;将权值矩阵和测距矩阵代入加权LM法中,得到标签卡坐标的中间结果;将中间结果作为测量值代入卡尔曼滤波更新过程中,得到标签卡的最终坐标.测试结果表明,与多边定位法相比,基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法可在不影响定位速度的前提下,将定位精度提高一倍以上,有效降低了NLOS误差等噪声的干扰.

关键词：井下精确定位、近感检测装置、超宽带精确定位、锚节点、卡尔曼滤波、加权LM法、NLOS误差

所属期刊栏目：45

分类号：TD655.3(矿山电工)

资助基金：中国煤炭科工集团有限公司青年项目2018QN028;中国煤炭科工集团科技创新基金重点项目2018-TD-ZD005;中国煤炭科工集团有限公司双创项目2018-TD-MS013

在线出版日期：2019-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：5-9