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基于ISRUKF的UWBINS组合室内定位方法研究
基于ISRUKF的UWBINS组合室内定位方法研究
摘要：
随着社会的发展和科技的进步，室内定位技术受到了广泛关注。UWB（Ultra-WideBand）技术由于其高精度、抗干扰性强等优点，在室内定位领域得到了广泛的应用和研究。本论文提出了一种基于ISRUKF（ImprovedSquareRootUnscentedKalmanFilter）的UWBINS（UWB-InertialNavigationSystem）组合室内定位方法，并对其进行了研究。
引言：
室内定位技术在现代生活中扮演着重要角色，例如室内导航、仓库管理、人员定位等。传统的GPS定位在室内环境中受到信号遮挡的限制，不适用于室内定位。而UWB技术由于其高精度和抗干扰性强的特点，在室内定位中表现出了巨大的潜力。UWBINS技术将UWB和惯性导航系统相结合，可以提高定位的准确性和稳定性。本文将介绍一种基于ISRUKF的UWBINS组合定位方法，并详细说明其实现步骤和性能评估。
方法：
1.概述UWBINS组合定位原理：UWB技术基于测距原理，通过测量无线信号在空间中的传播延迟来确定位置；惯性导航系统基于加速度计和陀螺仪测量加速度和角速度，通过积分计算位置和速度。将两个系统融合可以充分利用它们各自的优势，提高定位精度和鲁棒性。
2.ISRUKF算法介绍：ISRUKF是对经典的UnscentedKalmanFilter（UKF）进行改进得到的一种滤波算法。ISRUKF通过使用平方根滤波和信息矩阵变换来提高滤波的稳定性和收敛速度。
3.UWBINS组合定位方法步骤：
a.UWB测距数据预处理：对UWB测距数据进行滤波和误差校正，提高数据的准确性和一致性。
b.惯性导航系统姿态解算：利用加速度计和陀螺仪数据进行姿态解算，确定设备的方向和姿态。
c.UWB位置估计：利用ISRUKF将UWB测距数据融合到惯性导航系统中，估计设备的位置和速度。
d.定位融合：将UWB位置估计结果与惯性导航系统的位置估计结果进行融合，得到最终的定位结果。
实验与结果：
本论文设计了一系列室内实验来评估所提出的UWBINS组合定位方法的性能。实验结果显示，相较于仅使用UWB或惯性导航系统的定位方法，UWBINS组合定位方法具有更高的定位精度和稳定性。同时，本文还比较了不同滤波算法的性能，并展示了ISRUKF相对于传统的UKF算法的优势。
结论：
本论文研究了一种基于ISRUKF的UWBINS组合室内定位方法。通过将UWB和惯性导航系统相结合，利用ISRUKF算法进行滤波，实现了室内定位精度的提高。实验证明了所提出方法的有效性和优越性。未来的研究可以进一步探索更高级别的定位融合算法，以进一步提高定位性能和适应更广泛的应用场景。