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针对室内定位中的非视距（Non-Line-of-Sight,NLOS）现象,提出一个新型算法进行识别,同时有效缓解其影响.主要通过超宽带（Ultra-Wideband,UWB）定位系统与惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）的信息修正非视距误差,获得较高的定位精度.首先,在离线阶段获得不同障碍物下的NLOS误差概率分布曲线;其次,利用惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）的预测位置及NLOS误差概率曲线修正测量距离;最后,利用卡尔曼滤波（Kalman Filtering,KF）融合步行者航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）的INS位置和经过改进最小二乘法（Least Square,LS）处理后UWB定位系统的位置,并更新NLOS误差获得更准确的位置估计.通过仿真和实验证实了提出的定位算法可以有效缓解NLOS误差,提升定位性能,实现在NLOS影响下的高精度定位.
clear; close all;
addpath(‘filters’);
addpath(‘helper’);
addpath(‘thirdparty/shadedErrorBar’);
% Load / process data
[T_X, omega, accel, accel_b, T_GPS, XYZ_GPS] = loadPoseGPS();
test_N = length(omega); % Sets the number of IMU readings
meas_used = T_GPS <= t_x(end);
t_gps = T_GPS(meas_used,:);
xyz_gps = XYZ_GPS(meas_used,:);
% -------------------------------------------------------------------------
% Initialize filter
skew = @(u) [0 -u(3) u(2);
u(3) 0 -u(1);
-u(2) u(1) 0];
ekf = EKF();
inekf = LIEKF();
% Get first observation that happens after a prediction
obsid = 1;
while(t_gps(obsid) < t_x(1))
obsid = obsid + 1;
end
for i = 2:test_N
if i == 1
dt = t_x;
else
dt = t_x(i) - t_x(i - 1);
end
meas_used = T_GPS <= t_x(end);
% load gt
[~, ~, ~, ~, ~, x_gt, ~, y_gt, ~, z_gt] = loadGroundTruthAGL();
x_gt = x_gt - x_gt(1); y_gt = y_gt - y_gt(1); z_gt = z_gt - z_gt(1);
t_gt = linspace(0,T_X(end),length(x_gt));
% -------------------------------------------------------------------------
% traj plot
figure(‘DefaultAxesFontSize’,14)
hold on;
plot3(XYZ_GPS(:,1), XYZ_GPS(:,2), XYZ_GPS(:,3),‘b’,‘LineWidth’, 2);
plot3(x_gt, y_gt, z_gt,‘–k’,‘LineWidth’, 4);
plot3(pos_ekf(1,:), pos_ekf(2,:), pos_ekf(3,:),‘g’,‘LineWidth’, 2);
plot3(pos_inekf(1,:), pos_inekf(2,:), pos_inekf(3,:),‘r’,‘LineWidth’, 2);
legend(‘gps’, ‘gt’, ‘EKF’, ‘InEKF’, ‘location’, ‘southeast’)
hold off;
axis equal;
figure(‘DefaultAxesFontSize’,14)
hold on;
plot3(XYZ_GPS(:,1), XYZ_GPS(:,2), XYZ_GPS(:,3),‘b’,‘LineWidth’, 2);
plot3(x_gt, y_gt, z_gt,‘–k’,‘LineWidth’, 4);
plot3(pos_inekf(1,:), pos_inekf(2,:), pos_inekf(3,:),‘r’,‘LineWidth’, 2);
legend(‘gps’, ‘gt’, ‘InEKF’, ‘location’, ‘southeast’)
hold off;
axis equal;
% -------------------------------------------------------------------------
% axis plot
figure;
subplot(3,1,1);
hold on;
plot(t_gps, XYZ_GPS(meas_used,1), ‘b’, ‘LineWidth’, 1);
plot(t_gt, x_gt, ‘k–’, ‘LineWidth’, 2);
shadedErrorBar(T_X(1:test_N), pos_ekf(1,:), 3std_ekf(1,:), ‘lineProps’, {‘g’, ‘LineWidth’, 1})
shadedErrorBar(T_X(1:test_N), pos_inekf(1,:), 3std_inekf(1,:), ‘lineProps’, {‘r’, ‘LineWidth’, 1})
legend(‘X_{GPS}’,‘X_{GT}’,‘X_{EKF}’, ‘X_{InEKF}’, ‘Location’, ‘eastoutside’);
axis([0,T_X(test_N),-200,200])
%
subplot(3,1,2);
hold on;
plot(t_gps, XYZ_GPS(meas_used,2), ‘b’, ‘LineWidth’, 1);
plot(t_gt, y_gt, ‘k–’, ‘LineWidth’, 2);
shadedErrorBar(T_X(1:test_N), pos_ekf(2,:), 3std_ekf(2,:), ‘lineProps’, {‘g’, ‘LineWidth’, 1})
shadedErrorBar(T_X(1:test_N), pos_inekf(2,:), 3std_inekf(2,:), ‘lineProps’, {‘r’, ‘LineWidth’, 1})
legend(‘Y_{GPS}’,‘Y_{GT}’,‘Y_{EKF}’, ‘Y_{InEKF}’, ‘Location’, ‘eastoutside’);
axis([0,T_X(test_N),-250,350])
%
subplot(3,1,3);
hold on;
plot(t_gps, XYZ_GPS(meas_used,3), ‘b’, ‘LineWidth’, 1);
plot(t_gt, z_gt, ‘k–’, ‘LineWidth’, 2);
shadedErrorBar(T_X(1:test_N), pos_ekf(3,:), 3std_ekf(3,:), ‘lineProps’, {‘g’, ‘LineWidth’, 1})
shadedErrorBar(T_X(1:test_N), pos_inekf(3,:), 3std_inekf(3,:), ‘lineProps’, {‘r’, ‘LineWidth’, 1})
legend(‘Z_{GPS}’,‘Z_{GT}’,‘Z_{EKF}’, ‘Z_{InEKF}’, ‘Location’, ‘eastoutside’);
axis([0,T_X(test_N),-30,60])
function u = unskew(ux)
u(1,1) = -ux(2,3);
u(2,1) = ux(1,3);
u(3,1) = -ux(1,2);
end
function w = Log®
w = unskew(logm®);
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 周军,魏国亮,田昕,王甘楠,融合UWB和IMU数据的新型室内定位算法[J].小型微型计算机系统. 2021,42(08)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长