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[發(fā)明專利]一種基于多窗口的室內行人自適應UFIR數據融合方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201711122282.2 申請日: 2017-11-14
公開(公告)號: CN107966142A 公開(公告)日: 2018-04-27
發(fā)明(設計)人: 李岳煬;徐元;王宜敏;部麗麗;吳玉濤 申請(專利權)人: 濟南大學
主分類號: G01C21/16 分類號: G01C21/16;G01C21/20
代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司37221 代理人: 董雪
地址: 250022 山*** 國省代碼: 山東;37
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 窗口 室內 行人 自適應 ufir 數據 融合 方法
【說明書】:

技術領域

發(fā)明涉及復雜環(huán)境下組合定位技術領域,尤其涉及一種基于多窗口的室內行人自適應UFIR數據融合方法。

背景技術

近年來,行人導航(Pedestrian Navigation,PN)作為導航技術應用的新興領域,正越來越受到各國學者的重視,并逐漸成為該領域的研究熱點。然而在隧道、大型倉庫、地下停車場等室內環(huán)境下,外界無線電信號微弱、電磁干擾強烈等因素都會對目標行人導航信息獲取的準確性、實時性及魯棒性有很大影響。如何將室內環(huán)境下獲取的有限信息進行有效的融合以消除室內復雜環(huán)境影響,保證行人導航精度的持續(xù)穩(wěn)定,具有重要的科學理論意義和實際應用價值。

在現有的定位方式中,全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)是最為常用的一種方式。雖然GNSS能夠通過精度持續(xù)穩(wěn)定的位置信息,但是其易受電磁干擾、遮擋等外界環(huán)境影響的缺點限制了其應用范圍,特別是在室內、地下巷道等一些密閉的、環(huán)境復雜的場景,GNSS信號被嚴重遮擋,無法進行有效的工作。近年來,UWB(Ultra Wideband)以其在復雜環(huán)境下定位精度高的特點在短距離局部定位領域表現出很大的潛力。學者們提出將基于UWB的目標跟蹤應用于GNSS失效環(huán)境下的行人導航。這種方式雖然能夠實現室內定位,但是由于室內環(huán)境復雜多變,UWB信號十分容易受到干擾而導致定位精度下降甚至失鎖;與此同時,由于UWB采用的通信技術通常為短距離無線通信技術,因此若想完成大范圍的室內目標跟蹤定位,需要大量的網絡節(jié)點共同完成,這必將引入網絡組織結構優(yōu)化設計、多節(jié)點多簇網絡協同通信等一系列問題。因此現階段基于UWB的目標跟蹤在室內導航領域仍舊面臨很多挑戰(zhàn)。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的就是為了解決由于在實時系統(tǒng)中很難獲取對擴展有限狀態(tài)響應(Unbiased finite impulse response,UFIR)濾波器的濾波性能有較大影響的最優(yōu)濾波窗口N的問題,提出了一種采用IMM(交互多模型)窗口的室內行人自適應UFIR數據融合方法,該方法對傳統(tǒng)的有限脈沖響應(UFIR)濾波器進行改進,以在離線階段選擇的不同局部濾波窗口構建不同的子UFIR濾波器,并通過IMM方式對構建的UFIR濾波器的輸出進行融合,最終得到當前時刻最優(yōu)的行人位置預估。

為實現上述目的,本發(fā)明的具體方案如下:

本發(fā)明公開了一種基于多窗口的室內行人自適應UFIR數據融合方法,包括:

(1)以慣性導航器件INS在k時刻在東向和北向的位置誤差和速度誤差作為狀態(tài)量,將慣性導航器件INS與UWB分別測量得到的目標行人的位置作差,差值作為系統(tǒng)觀測量,構建濾波模型;

(2)在擴展有限脈沖響應濾波器的基礎上,根據在離線階段選擇的不同局部濾波窗口,構建P個不同的子UFIR濾波器,P為設定值;

(3)通過IMM方式對構建的子UFIR濾波器的輸出進行融合,得到當前時刻的慣性導航器件INS測量系統(tǒng)測量的行人最優(yōu)的位置誤差預估;

(4)將慣性導航器件INS測量得到的行人位置與UFIR濾波器得到的位置誤差預估作差,最終得到當前時刻最優(yōu)的行人位置預估。

進一步地,所述步驟(2)中,子UFIR濾波器的狀態(tài)方程為:

其中,(δPEast,k+1,δPNorth,k+1)、(δPEast,k,δPNorth,k)分別為k+1和k時刻慣性導航器件INS解算的東向和北向的位置誤差;(δVEast,k+1,δVNorth,k+1)、(δVEast,k,δVNorth,k)為k+1和k時刻慣性導航器件INS解算的東向和北向的速度誤差;T為采樣周期;wk為k時刻的系統(tǒng)噪聲。

進一步地,所述步驟(2)中,子UFIR濾波器的觀測方程為:

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