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An improved LSE-EKF optimisation algorithm for uav UWB positioning in complex indoor environments

Journal of Control and Decision 2023年第4期10卷 547-559页

作者： Guantong Guan Guohua Chen College of Mechanical and Electrical Engineering Beijing University of Chemical TechnologyBeijingPeople’s Republic of China

With the increasing application of uavs,uav positioning technology for indoor complex environment has become a hot research issue in the industry.The traditional UWB positioning technology is affected by problems such as multipath effect and non-line-of-sight propagation,and its application in complex indoor environments has problemssuch as poor positioning accuracy and strong noise interference.We propose an improved LSE-EKF optimisation algorithm for UWB positioning in indoor complex environments,which optimises the initial measurement data through a BP neural network correction model,then optimises the coordinate error using least squares estimation to find the best pre-located coordinates,finally eliminates the interference noise in the pre-located coordinate signal through an EKF algorithm.It has been verified by experiments that the evaluation index can be improved by more than 9%compared with EKF algorithm data,especially under non-line-of-sight(NLOS)conditions,which enhances the possibility of industrial application of indoor uav.

关键词： indoor uav positioning UWB BP neural networks least squares estimation extended Kalmanfiltering

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