一种基于修正卡尔曼滤波的蜂窝定位算法

作     者：耿剑 张玲华 Geng Jian;Zhang Linghua

作者机构：南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 

出 版 物：《数据采集与处理》 (Journal of Data Acquisition and Processing)

年 卷 期：2013年第28卷第2期

页      面：201-206页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：江苏高校优势学科建设工程(PAPD)资助项目 

主　　题：非视距误差 卡尔曼滤波 定位 测量值重构 Greenstein模型 

摘      要：在蜂窝网络中,非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差是影响定位精度的关键因素。本文以卡尔曼滤波和Greenstein模型为基础,通过判决鉴别出NLOS误差,借助其均值修正卡尔曼预测过程中产生的异常新息,直接消除NLOS误差,再利用多项式平滑滤除测量误差,重构到达时间(Time-of-arrival,TOA)测量值;接着对卡尔曼滤波的量测矩阵进行修正,用重构的测量值对移动台精确定位。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制NLOS误差,提高NLOS传播环境下的定位精确度,在一定程度上满足了E-911的定位需求。