高级搜索

基于无迹卡尔曼滤波的iBeacon/INS数据融合定位算法

王守华 陆明炽 孙希延 纪元法 胡丁梅

引用本文: 王守华, 陆明炽, 孙希延, 纪元法, 胡丁梅. 基于无迹卡尔曼滤波的iBeacon/INS数据融合定位算法[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT180748 shu
Citation:  Shouhua WANG, Mingchi LU, Xiyan SUN, Yuanfa JI, Dingmei HU. IBeacon/INS Data Fusion Location Algorithm Based on Unscented Kalman Filter[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT180748 shu

基于无迹卡尔曼滤波的iBeacon/INS数据融合定位算法

    作者简介: 王守华: 男,1975年生,副教授,研究方向为信号处理、卫星导航;
    陆明炽: 男,1990年生,硕士生,研究方向为室内导航、深度学习;
    孙希延: 女,1973年生,博士,研究方向为卫星导航和电子对抗;
    纪元法: 男,1975年生,博士,研究方向为卫星通信、卫星导航和数字信号处理;
    胡丁梅: 女,1995年生,硕士生,研究方向为室内导航、数据融合;
    通讯作者: 王守华, hwafly@guet.edu.cn
  • 基金项目: 广西精密导航技术与应用重点实验室主任基金(DH201803),国家重点研发计划(2018YFB0505103),广西科技项目(AA17202033),桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2018YJCX28)

摘要: 针对微机电惯性导航系统(MEMS-INS)定位解算存在积累误差及低功耗蓝牙技术iBeacon指纹定位存在跳变误差等问题,该文提出一种基于无迹卡尔曼滤波器(UKF)的iBeacon/MEMS-INS数据融合定位算法。该算法对iBeacon锚点与定位目标的距离进行解算,利用加速度计和陀螺仪的数据实现姿态阵和位置解算。将蓝牙锚点位置向量、载体速度误差信息等组成状态量,将惯性导航定位信息和蓝牙定位距离信息等组成观测量,设计无迹卡尔曼滤波器,实现iBeacon/MEMS-INS数据融合定位。实验测试结果表明,该算法有效解决MEMS-INS存在较大积累误差及iBeacon指纹定位存在跳变误差的问题,可以实现1.5 m内的定位精度。

English

图(7)表(2)
计量
  • PDF下载量:  17
  • 文章访问数:  251
  • HTML全文浏览量:  192
  • 引证文献数: 0
文章相关
  • 通讯作者:  王守华, hwafly@guet.edu.cn
  • 收稿日期:  2018-07-23
  • 录用日期:  2019-02-25
  • 网络出版日期:  2019-04-18
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

  1. 本站搜索
  2. 百度学术搜索
  3. 万方数据库搜索
  4. CNKI搜索

/

返回文章