典型文献
基于IKF与FA-PF的井下超宽带定位算法
文献摘要：
为提高井下超宽带定位的精度,提出一种基于改进卡尔曼滤波(improved Kalman filter,IKF)与萤火虫优化粒子滤波(FA-PF)的目标跟踪定位算法.首先利用IKF对标签与基站之间的测距值进行降噪处理;然后利用萤火虫算法改进粒子滤波的重采样过程,使算法在迭代过程中保持粒子的多样性,提高滤波的精度;最后使用FA-PF算法估计目标位置.仿真结果表明,相比传统卡尔曼滤波,IKF抑制非视距(non line of sight,NLOS)噪声的能力有所提高;在测量值相同的情况下,FA-PF算法具有更高的定位精度,定位误差相比粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法分别降低了 43.98％和32.50％.
文献关键词：
井下定位;超宽带;改进卡尔曼滤波;萤火虫算法;粒子滤波
中图分类号：
作者姓名：
周伯宇;孙洁;史元良
作者机构：
华北理工大学电气工程学院 唐山063200;中国航天建设集团有限公司 北京100071
文献出处：
引用格式：
[1]周伯宇;孙洁;史元良-.基于IKF与FA-PF的井下超宽带定位算法)[J].国外电子测量技术,2022(08):39-45
A类：
IKF
B类：
FA,PF,超宽带定位,定位算法,高井,改进卡尔曼滤波,improved,Kalman,filter,萤火虫优化,目标跟踪,跟踪定位,基站,测距,降噪处理,萤火虫算法,算法改进,重采样,估计目标,目标位置,非视距,line,sight,NLOS,测量值,定位精度,定位误差,粒子滤波算法,卡尔曼滤波算法,井下定位
AB值：
0.32306
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