基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法

论文摘要

针对基于UWB精确定位的井下近感检测装置定位结果易受非视距(NLOS)误差等噪声影响的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法。通过卡尔曼滤波预测过程得到标签卡坐标的先验估计值;利用几何关系计算估计坐标与各锚节点的距离,并将该距离与探测器直接测距值进行比较,根据差值分配各锚节点的测距权值;将权值矩阵和测距矩阵代入加权LM法中,得到标签卡坐标的中间结果;将中间结果作为测量值代入卡尔曼滤波更新过程中,得到标签卡的最终坐标。测试结果表明,与多边定位法相比,基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法可在不影响定位速度的前提下,将定位精度提高一倍以上,有效降低了NLOS误差等噪声的干扰。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王伟

关键词: 井下精确定位,近感检测装置,超宽带精确定位,锚节点,卡尔曼滤波,加权法,误差

来源: 工矿自动化 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,无线电电子学

单位: 中煤科工集团常州研究院有限公司,天地(常州)自动化股份有限公司

基金: 中国煤炭科工集团有限公司青年项目(2018QN028),中国煤炭科工集团科技创新基金重点项目(2018-TD-ZD005),中国煤炭科工集团有限公司双创项目(2018-TD-MS013)

分类号: TN713;TD76

DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17500

页码: 5-9

总页数: 5

文件大小: 196K

下载量: 166

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