典型文献
基于阈值筛选的室内定位优化算法
文献摘要：
针对室内超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)的定位技术在复杂遮挡的环境下定位效果不好、定位不精确的缺陷,本文提出一种在Chan算法的基础上对粒子群算法进行优化的混合算法定位方法.首先利用Chan算法求出定位标签初始估计位置坐标,并在非视距(NLOS)环境下通过设置阈值θ以对Chan算法计算出的位置坐标进行筛选;将已知的基站接收到的距离差与用Chan算法求出的标签位置信息求出的不同基站间的距离差做差值和,若差值和小于该阈值则直接输出位置坐标,反之则将位置坐标作为粒子群算法的初始值,通过迭代优化不断追踪个体极值和局部极值,更新个体的位置和速度,寻找到全局最优解再进行输出.仿真结果与实际场地实验结果表明,与单一算法相比,本文提出的混合定位算法在非视距环境下的定位精度可提高27％ ～31％;收敛速度快,算法复杂度低,满足室内定位的要求.
文献关键词：
室内定位;非视距;TDOA;Chan算法;阈值筛选;粒子群算法;协同定位算法
中图分类号：
作者姓名：
柴晨境;刘宾;潘晋孝
作者机构：
中北大学信息与通信工程学院,山西 太原 030051
文献出处：
引用格式：
[1]柴晨境;刘宾;潘晋孝-.基于阈值筛选的室内定位优化算法)[J].计算机与现代化,2022(04):79-85,109
A类：
B类：
阈值筛选,室内定位,超宽带,Ultra,Wide,Band,UWB,定位技术,遮挡,下定,定位效果,Chan,粒子群算法,混合算法,定位方法,定位标签,NLOS,设置阈值,算法计算,基站,离差,位置信息,出位,反之,初始值,迭代优化,个体极值,局部极值,全局最优解,一算,混合定位,非视距环境,定位精度,收敛速度,算法复杂度,TDOA,协同定位算法
AB值：
0.398375
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