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        基于卡爾曼濾波的UWB室內(nèi)精確定位研究

        2023-06-22 23:39:25張敏楊瑞管艷
        無線互聯(lián)科技 2023年4期
        關(guān)鍵詞:復(fù)雜環(huán)境室內(nèi)定位卡爾曼濾波

        張敏 楊瑞 管艷

        摘要:高精度的定位系統(tǒng)對促進(jìn)數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展尤為重要。文章針對室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境的定位問題,建立基于線性卡爾曼濾波的定位模型,有望提高室內(nèi)定位的精確度。文章首先根據(jù)UWB原理,利用三邊定位法計(jì)算靶點(diǎn)坐標(biāo)。其次使用卡爾曼濾波算法對坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,以減小因干擾信號引起的數(shù)據(jù)誤差。最后模擬室內(nèi)靜態(tài)實(shí)驗(yàn)得到10組濾波前后的靶點(diǎn)坐標(biāo)及其誤差值。結(jié)果表明,本研究的定位模型明顯提高了定位精度,對復(fù)雜環(huán)境下的定位具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

        關(guān)鍵詞:室內(nèi)定位:卡爾曼濾波:UWB;復(fù)雜環(huán)境

        中圖分類號:TN92 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        0 引言

        大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,萬事萬物都向著智能化方向發(fā)展。人們對定位技術(shù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性的要求也越來越高,因此研究高精度的定位系統(tǒng)顯得尤為重要?,F(xiàn)有的國內(nèi)外定位系統(tǒng)以衛(wèi)星定位為主,這類系統(tǒng)雖然在導(dǎo)航的使用領(lǐng)域和室外定位的應(yīng)用十分廣泛。但由于復(fù)雜區(qū)域的信號受阻,使得其在室內(nèi)的定位精度并不理想,故無法滿足人們對復(fù)雜區(qū)域高精度定位的需求[1]。隨著技術(shù)的更新迭代,諸如紅外線、超聲波等定位技術(shù)相繼出現(xiàn)。但其在定位精度或是系統(tǒng)功耗方面仍有缺陷。

        超寬帶( UWB)是一種短距離高速無線通信技術(shù)。其具有對信號衰落不敏感、安全性高、系統(tǒng)復(fù)雜度低及定位精度高等特點(diǎn)[2]。UWB技術(shù)可以與現(xiàn)有的無線通信系統(tǒng)做到頻率資源共享,進(jìn)而提高頻譜利用率,實(shí)現(xiàn)高速率通信。然而UWB存在許多干擾問題,例如,與現(xiàn)有無線通信系統(tǒng)因頻譜重疊導(dǎo)致干擾、多徑干擾及UWB系統(tǒng)相互干擾,這已然成為制約UWB技術(shù)發(fā)展的重要因素。針對此類問題,本文提出一種基于卡爾曼濾波的UWB定位模型。該模型主要用于解決UWB中因各類干擾引起的定位誤差大和定位點(diǎn)漂移等問題,從而實(shí)現(xiàn)高精度定位。

        1 定位原理及方法

        1.1

        UWB定位原理

        UWB的室內(nèi)定位與衛(wèi)星定位的原理相似。文中測試環(huán)境為500 cmX300 cmX300 cm。分別在4個(gè)角落放置UWB錨點(diǎn)(Anchor),錨點(diǎn)的位置坐標(biāo)已知,并不間斷地向各個(gè)方向發(fā)送信號。靶點(diǎn)(需要定位的目標(biāo)Tag)接收錨點(diǎn)的信號。利用TOF技術(shù),可以計(jì)算出靶點(diǎn)的瞬時(shí)位置。UWB室內(nèi)實(shí)測環(huán)境的三維定位示意圖如圖1所示。

        1.2 定位算法

        本文假設(shè)靶點(diǎn)可以與4個(gè)錨點(diǎn)同時(shí)通信。若已知每個(gè)錨點(diǎn)與靶點(diǎn)的測量距離,則靶點(diǎn)位于以錨點(diǎn)位置為圓心、距離為半徑的網(wǎng)上某點(diǎn)。通常兩個(gè)相鄰圓相交于某兩點(diǎn),形成靶點(diǎn)位置的兩個(gè)解。下面以數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述三維空間的位置估計(jì)問題。

        綜上,根據(jù)最小二乘法可以計(jì)算出靶點(diǎn)的三維坐標(biāo)。

        W= (ArA) -'ArB

        (3)

        1.3 基于線性卡爾曼濾波的定位模型

        卡爾曼濾波目前已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于制導(dǎo)與控制、導(dǎo)航和通信等多個(gè)領(lǐng)域。其可理解為一種遞歸算法,即根據(jù)當(dāng)前的測量值、前一時(shí)刻的預(yù)測值和誤差,遞歸當(dāng)前時(shí)刻,再預(yù)測后一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)法[3]。由于室內(nèi)定位環(huán)境復(fù)雜,文中采用卡爾曼濾波法對解算后的位置坐標(biāo)進(jìn)行平滑處理,盡可能地消除因外界脈沖干擾帶來的測量誤差。

        (1)計(jì)算出靶點(diǎn)的三維坐標(biāo)。

        已知測試環(huán)境中錨點(diǎn)位置(單位:cm)為Al(O.0.120)、A2 (500.0. 160)、A3(0,300. 160), A4( 500.300,120)。假設(shè)錨點(diǎn)和靶點(diǎn)之間的信號傳播在視距范圍內(nèi)。靶點(diǎn)采集到10組相關(guān)數(shù)據(jù),并提供了錨點(diǎn)與靶點(diǎn)的距離值( cm)。其中前5組數(shù)據(jù)無信號干擾,后5組數(shù)據(jù)有信號干擾。此處選取一組數(shù)據(jù)(330,313,290,279),根據(jù)定位算法得到相應(yīng)的靶點(diǎn)坐標(biāo)見式(4)。

        2 結(jié)果與討論

        本節(jié)旨在使用卡爾曼濾波對UWB定位后的坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,以減小數(shù)據(jù)誤差,從而提高定位精度。下面進(jìn)行模擬環(huán)境下的靜態(tài)定位測試。

        首先,基于靶點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù),通過定位算法得到靶點(diǎn)坐標(biāo)。然后,利用Matlab中的Simulink模塊搭建Kalman位置模型。最終得到10組優(yōu)化前后的靶點(diǎn)坐標(biāo)如表1所示。

        表1表明了加入卡爾曼濾波后的位置坐標(biāo)更加合適,提高了定位精度。并且卡爾曼濾波算法相較于其他算法而言,執(zhí)行速度更快。為了更直觀地觀察加入卡爾曼濾波的效果,如圖2所示給出了濾波前后10組數(shù)據(jù)的誤差值。

        從圖2可以清晰地看出加入卡爾曼濾波進(jìn)行平滑處理后的數(shù)據(jù)誤差明顯減小,且較為平穩(wěn)。相比于未加入濾波前的位置數(shù)據(jù)而言,濾波后的數(shù)據(jù)更具有參考性。

        3 結(jié)語

        本文提出了一種基于卡爾曼濾波的UWB室內(nèi)精確定位技術(shù),旨在解決UWB定位技術(shù)的測量精度不夠高的問題。具體地依據(jù)UWB定位原理以及靶點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)得到靶點(diǎn)坐標(biāo),結(jié)合卡爾曼濾波法對坐標(biāo)進(jìn)行了平滑處理。并且通過分析模擬實(shí)驗(yàn)的靜態(tài)定位誤差,證實(shí)了本文的定位模型一定程度地提高了定位精度。該方法能夠更加準(zhǔn)確、可靠地定位。但室內(nèi)環(huán)境較為復(fù)雜,該定位技術(shù)必要時(shí)需進(jìn)行趨勢分析和補(bǔ)償,進(jìn)一步提高該模型應(yīng)用的魯棒性。

        參考文獻(xiàn)

        [1]劉永昌,龔元明.基于卡爾曼濾波的超寬帶定位技術(shù)應(yīng)用[J].軟件工程,2021(7):24-27.

        [2]陳煒翰,李世銀.基于超寬帶和微慣導(dǎo)組合的室內(nèi)精確定位[J].電子元器件與信息技術(shù),2020(1):24-26.

        [3]楊玉林.基于卡爾曼濾波和粒子濾波的目標(biāo)跟蹤性能對比[J].佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2021(3):72-75,78.

        [4] CHEN C, WU X, BO Y, et al.SARSA in extendedKalman Filter for complex urban

        environmentspositioning[J].International Journal of Systems Science,2021(18):1-16.

        [5lSAINZ J J,REVESTIDO H E, LLATA J R,et al.LQG control for dynamic positioning of floating caissonsbased on the Kalman fiher[J].Sensors. 2021( 19): 1065.

        (編輯傅金睿)

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