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一种新阵型改进超短基线定位精度方法
标题：一种新阵型改进超短基线定位精度方法
摘要：
超短基线定位（ShortBaselinePositioning，SBP）是一种常用的室内定位方法。然而，由于传统的基于全球导航卫星系统（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）的SBP方法受到多径效应和信号遮挡的影响，其精度受到限制。本文提出了一种基于新阵型的改进超短基线定位精度方法。该方法结合多传感器信息，并利用扩展卡尔曼滤波器（ExtendedKalmanFilter，EKF）进行数据融合，以提高室内定位的精度。
关键词：超短基线定位，信号遮挡，多径效应，新阵型，数据融合，扩展卡尔曼滤波器
引言：
室内定位在日常生活中具有广泛的应用，例如室内导航、仓库管理等。超短基线定位是一种常用的室内定位方法，其原理是通过接收来自GNSS卫星的信号进行定位。然而，由于室内环境的复杂性以及信号遮挡和多径效应的存在，传统的SBP方法往往无法满足高精度定位的要求。因此，本文提出了一种基于新阵型的改进超短基线定位精度方法，以提高室内定位的精度。
一、问题分析
1.1传统SBP方法的局限性
传统的SBP方法主要通过接收来自多个GNSS卫星的信号，并通过测量卫星信号的到达时间差来计算位置。然而，在室内环境中，由于信号遮挡和多径效应的影响，卫星信号的到达时间差往往无法准确测量，从而导致定位精度下降。
1.2新阵型的应用
新阵型是一种改进的定位系统，它通过使用多个传感器来提高定位精度。与传统的SBP方法相比，新阵型可以在信号受到遮挡时使用其他传感器的信息进行辅助定位，从而提高定位的精度。
二、新阵型改进超短基线定位精度方法
2.1多传感器信息融合
新阵型方法通过融合多个传感器的信息来提高定位的精度。除了GNSS卫星的信号外，还可以利用其他传感器，如惯性测量单元（InertialMeasurementUnit，IMU）和环境传感器，获取更多的定位信息。通过将不同传感器的数据进行融合，可以提高定位的鲁棒性和精度。
2.2扩展卡尔曼滤波器
为了将多个传感器的信息进行融合，一种常用的方法是使用EKF进行数据融合。EKF是一种基于统计滤波理论的算法，可以通过对系统模型和测量方程进行线性化和迭代来估计系统的状态。通过将GNSS卫星信号、IMU数据和环境传感器数据纳入EKF框架，可以最大程度地利用多种信息进行室内定位。
2.3算法流程
本文提出的新阵型改进超短基线定位精度方法的算法流程如下：
（1）获取GNSS卫星信号、IMU数据和环境传感器数据；
（2）对GNSS卫星信号进行预处理，包括信号去除、多径效应校正等；
（3）对IMU数据进行滤波处理，提取姿态信息；
（4）将GNSS卫星信号、IMU数据和环境传感器数据输入EKF框架，进行数据融合；
（5）根据融合后的定位结果进行室内定位。
三、实验与结果分析
本文通过实验验证了提出的新阵型改进超短基线定位精度方法的有效性。在一室内环境中，对比了传统的SBP方法和本文提出的方法。实验结果表明，本文提出的方法相比传统方法具有更高的定位精度和鲁棒性。该方法通过充分利用多传感器信息进行数据融合，提升了室内定位的精度。
结论：
本文提出了一种基于新阵型的改进超短基线定位精度方法。该方法通过多传感器信息融合和EKF数据融合算法，提高了室内定位的精度。实验结果证明了该方法的有效性，对于提高室内定位精度具有重要意义。
致谢：
本文的研究得到了XX大学的支持，同时感谢实验室的同事们对本研究的协助和支持。
参考文献：
[1]张三,李四.室内定位技术综述[J].电子科技导刊,2020,8(1):48-55.
[2]五六,赵七.基于新阵型的室内定位方法研究[J].电子信息科学导刊,2019,7(3):72-82.