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基于无迹卡尔曼滤波的IMU和UWB融合定位算法研究
基于无迹卡尔曼滤波的IMU和UWB融合定位算法研究
摘要：
随着无线通信技术的快速发展，无线定位技术得到了广泛应用。惯性测量单元（IMU）和超宽带（UWB）是两种常用的无线定位技术。然而，传统的IMU和UWB单独应用在室内定位场景中，精度和稳定性都存在一定的问题。因此，本文提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的IMU和UWB融合定位算法。通过将IMU和UWB测量数据进行数据预处理和融合处理，提高了室内定位的精确性和鲁棒性。
关键词：无线定位；IMU；UWB；无迹卡尔曼滤波；数据预处理；融合处理
1.引言
在室内定位领域，无线定位技术被广泛应用。IMU和UWB是两种常用的无线定位技术。IMU通过测量加速度和角速度来估计位置和姿态。UWB则通过测量无线信号的到达时间差（TimeofArrival，TOA）或者收发信号强度（ReceivedSignalStrengthIndicator，RSSI）来实现定位。然而，由于室内环境的复杂性，传统的IMU和UWB单独应用在室内定位场景中，精度和稳定性都存在一定的问题。
2.相关工作
许多学者对IMU和UWB融合定位算法进行了研究。其中，常用的算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF），粒子滤波（PF）以及无迹卡尔曼滤波（UKF）。EKF是一种常用的非线性滤波算法，但是在非线性系统中的应用存在线性化误差的问题。PF通过使用粒子代表系统状态，能够更好地处理非线性系统，但是计算复杂度较高。UKF通过使用无迹变换来解决EKF中的线性化误差问题，具有较好的精度和计算效率，因此在融合定位中得到了广泛应用。
3.研究方法
本文提出的IMU和UWB融合定位算法基于UKF。具体流程如下：首先，对于IMU测量数据，通过使用低通滤波器去除高频噪声，并校正零偏和比例因子误差。然后，通过积分计算IMU的速度和位置估计值。接下来，对于UWB测量数据，通过多径传播和非视距效应的校正，得到准确的距离测量值。然后，使用UKF利用IMU和UWB的测量值进行状态估计，得到最终的位置估计值。
4.实验结果与分析
进行了一系列仿真实验来评估算法性能。结果表明，与单独使用IMU或UWB相比，使用本文提出的算法，室内定位的精确性和鲁棒性都得到了显著提升。此外，算法的计算效率也得到了保证。
5.结论
本文提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的IMU和UWB融合定位算法。通过对IMU和UWB测量数据进行数据预处理和融合处理，提高了室内定位的精确性和鲁棒性。实验结果表明，该算法在室内定位中具有较好的性能。未来的研究可以进一步优化算法，同时考虑更多的传感器数据，以提高定位精度和鲁棒性。
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