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基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法

王伟

王伟.基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法[J].工矿自动化,2019,45(11):5-9..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17500
引用本文: 王伟.基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法[J].工矿自动化,2019,45(11):5-9..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17500
WANG Wei. Underground precise positioning algorithm based on Kalman filter and weighted LM algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(11): 5-9. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17500
Citation: WANG Wei. Underground precise positioning algorithm based on Kalman filter and weighted LM algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(11): 5-9. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17500

基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17500
基金项目: 

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)

详细信息
  • 中图分类号: TD655.3

Underground precise positioning algorithm based on Kalman filter and weighted LM algorithm

  • 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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出版历程
  • 刊出日期:  2019-11-20

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