摘要 : 针对于非视距环境下(NLOS)的室内定位,传统的算法是将泰勒级数展开算法(Taylor)与卡尔曼滤波算法(KF)相结合,这种算法能够在一定程度上降低非视距误差,而当环境中的多径效应严重时,此算法误差将会显著增大.因此提出了一种基于信号残差加权(RRW)的组合... 展开 针对于非视距环境下(NLOS)的室内定位,传统的算法是将泰勒级数展开算法(Taylor)与卡尔曼滤波算法(KF)相结合,这种算法能够在一定程度上降低非视距误差,而当环境中的多径效应严重时,此算法误差将会显著增大.因此提出了一种基于信号残差加权(RRW)的组合定位算法,通过基站不同的组合方式,进行多轮定位,把每一轮的信号残差作为权重,实现最终的加权求和定位结果.实验结果表明,该方法能够有效地降低非视距误差,而且在遮挡严重的环境下,也能实现高精度定位. 收起