基于改进容积卡尔曼滤波器的超宽带/惯性导航系统室内融合定位技术

在室内非视距环境中,单一超宽带(ultra wide band,UWB)技术会产生稳定性差和定位精度低的问题,以至于不能达到室内定位的要求.将UWB定位技术和惯性导航系统(inertial navigation system,INS)技术相结合,能够有效抑制非视距误差对定位结果的影响,因此本文提出基于改进的容积卡尔曼滤波器(cubature Kalman filter,CKF)的UWB/INS融合室内定位方法.首先,通过广义似然比检测算法对行人的静止态和运动态进行检测;之后对于静止态通过零速修正算法对速度进行修正,零积分航向角速率修正算法对航向角进行修正;然后,通过模糊综合评判的非视距识别算法对非视距信号进行识别,通过基于半定规划的非视距修正算法对识别出的信号进行修正;最后通过改进的容积卡尔曼滤波器将UWB定位数据和INS定位数据进行融合,得出组合定位结果.实验结果显示,与标准容积卡尔曼滤波算法相比,改进的容积卡尔曼滤波算法的定位结果均方根误差降低了2.32 cm(18.82%),拥有更好的定位精度和鲁棒性.