论文摘要
传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明:观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张园,谭兴龙,赵长胜,李晓明
关键词: 有色噪声,卡尔曼滤波,粒子滤波,似然分布自适应
来源: 测绘通报 2019年08期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 自然地理学和测绘学,无线电电子学,电信技术
单位: 江苏师范大学
基金: 江苏省自然科学基金青年基金(BK20150236)
分类号: TN925;TN713;P228.4
DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0246
页码: 30-33
总页数: 4
文件大小: 453K
下载量: 195
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