一种缩小NLOS误差提高室内跟踪精度的融合算法

• 作者: 刘玉 李文帅 邓琛 韩宝磊
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展卡尔曼滤波器 极限学习机 非视距传播 误差抑制
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与理论
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 2542字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191951

摘要

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在室内环境中,非视距(NLOS)传播对EKF跟踪性能产生很大影响这种缺陷,提出一种基于极限学习机(ELM)和EKF的融合方法.ELM使用EKF的状态信息对测量值进行分类,确定受NLOS误差影响的传播路径,然后利用该路径训练的ELM对测量值进行校正.实验结果表明,该算法与传统算法相比精确度提高了43.2％,可以有效缩小NLOS误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓琛	上海工程技术大学电子电气工程学院	36	136	8.0	10.0
2	韩宝磊	上海工程技术大学电子电气工程学院	6	1	1.0	1.0
3	刘玉	上海工程技术大学电子电气工程学院	6	2	1.0	1.0