适应分布式学生的T扩展卡尔曼波器使用艾伦变量为UWB定位
Yanli Gao1,2,3, Maosheng Yang4,5, Xin Zang4,5
1Qingdao Branch of Naval Aviation University, Qingdao 266000, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|April 28, 2025
概括
本研究介绍了一个适应式分布式学生的t扩展卡尔曼波器 (EKF) 超宽带定位. 这种新的方法通过以t分布建模噪声,并使用艾伦方差进行自适应过来提高导航准确性.
科学领域:
- 导航系统 导航系统 导航系统
- 信号处理 信号处理
- 估计理论估计理论
背景情况:
- 传统的卡尔曼过器假设白噪声,限制了在现实世界的场景中的适应性.
- 超宽带 (UWB) 定位需要强大的过技术来准确定位.
- 分布式过架构在复杂环境中提供了提高性能的潜力.
研究的目的:
- 开发一种适应式分布式过器,以提高UWB本地化准确度.
- 解决扩展卡尔曼波器 (EKF) 中白噪声假设的局限性.
- 提高UWB本地化系统的适应能力.
主要方法:
- 模拟状态方程与目标位置/速度和测量方程与UWB距离.
- 实现一个与本地t-EKF和主过器的联合结构.
- 使用学生的t分布来建模非白噪声.
- 结合艾伦方差来增强局部过器的适应能力.
主要成果:
- 拟议的自适应分布式t-EKF显示了改进的导航精度.
- 实验结果证实了t分布在噪声建模中的有效性.
- 艾伦差异集成增强了过器在UWB本地化中的自适应性性能.
结论:
- 适应式分布式学生t-EKF为UWB本地化提供了一种优越的方法.
- 该方法有效地克服了在实际环境中传统EKF的局限性.
- 与标准分布式EKF相比,这种方法显著提高了导航准确性.
