稀疏基站条件下基于迭代卡尔曼滤波的协同定位方法
杨金一
郭妍
江鹏飞
国防科技大学智能科学学院,湖南长沙 410072
摘要：近年来,多无人平台协同定位应用广泛,各平台利用距离测量等相互观测可以进一步提高自身的定位精度.在惯性/测距组合的协同定位系统中,一般需要环境中存在4个以上位置已知的基站提供稳定测距,通过各平台的相互测距来修正惯导解算积累的定位误差.但是,在一些通信距离过大或者有遮挡的环境中,平台不能准确接收来自足够多基站的测距,常用的基于误差状态扩展卡尔曼滤波的协同定位方法精度较差.本文提出一种基于迭代卡尔曼滤波的惯性/测距协同定位方法,在误差状态扩展卡尔曼滤波的基础上,以测距精度为阈值进行滤波更新过程中误差状态的迭代计算,减小扩展卡尔曼滤波省略高阶泰勒展开项所引起的非线性误差,进而提高参与协同的各节点定位精度.稀疏基站场景下的仿真验证了本文所述方法的有效性.
关键词：协同定位惯性导航系统距离测量量测迭代
论文发表日期：2023-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 2209-2216 )
英文信息