基于UWB的LSM-Taylor级联车辆定位算法

• 作者: 许秀峰 蒲家坤 周爱国 杨思静 魏榕慧
• 来源期刊: 测控技术
• 关键词: UWB定位 室内定位 最小二乘法 Taylor级数
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 65-70
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2020.10.315

摘要

为了满足智能车在室内的高精度定位要求,针对室内的伪三维定位场景,提出了一种基于超宽带(Ultra Wideband,UWB)的LSM-Taylor级联车辆定位算法.该算法以到达时间差(Time Difference of Ar-rival,TDOA)为定位方式,以多基站最小二乘法(Least Square Method,LSM)定位算法的计算结果为初始值,通过Taylor级数迭代估计车辆的精确位置.该算法主要解决多径效应和非视距产生的测量误差对定位精度的影响,从而提高定位精度.在仿真结果中,相比LSM定位算法,LSM-Taylor级联定位算法的定位结果分布更加紧密,定位精度更高.实际测试结果表明,该定位算法的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)在10 cm以下,能满足智能驾驶中的室内定位要求,验证了该方法的有效性.