计算机应用研究

作者：贺军义,吴梦翔,宋成,张敏,张俊楠,

单位：河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454002；

关键词：超宽带,协同定位,迭代算法,滤波处理,K-means++,DV-Hop,

基金：国家自然科学基金资助项目(61872126,61772159)；河南省科技攻关项目(212102210092)；河南省高校重点研究基金资助项目(20A520015)；博士基金资助项目(60907023)；；

针对复杂室内环境中密集行人定位精度低、超宽带（UWB）基站密度要求高的问题，提出一种基于UWB的密集行人三维协同定位算法。首先使用聚类算法抑制测距数据中较大非视距（NLOS）误差，并使用高斯均值混合滤波抑制标准测量误差；然后提出双层协同定位算法，建立协同定位数学模型，并结合迭代初始值获取策略进行初步定位，降低了基站数量要求，在筛选出NLOS误差较小的测距数据并修正后，进行二次定位；最后考虑行人高机动性，设计一种交互多模型卡尔曼滤波算法，缓解了定位结果跳变问题。实验结果表明，所提算法在弱NLOS环境和强NLOS环境下定位精度分别达到0.11 m、0.17 m，相比其他算法，具有较高定位精度，进一步降低了对UWB基站密度要求。

来源：2022年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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