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NLOS error mitigation with information fusion algorithm for UWB ranging systems

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2012年第2期19卷 22-29页

作者： JIANG Xiang-yuan ZHANG Huan-shui WANG Wei School of Control Science and Engineering Shandong UniversityJinan 250061China

This article puts forward a scalar weighting information fusion （IF） smoother with modified biased kalman filter （BKF） and maximum likelihood estimation （MLE） to mitigate the ranging errors in ultra wide band （UWB） systems. The information fusion algorithm uses both the time of arrival （TOA） and received signal strength （RSS） measurement data to improve the ranging accuracy. At first, the ranging protocol of IEEE 802.15.4a acts as a multi-sensor system with multi-scale sampling. Then the scalar-based IF smoother accurately estimates the range measurement in the line of sight （LOS） and non-line of sight （NLOS） condition of UWB sensor network, during which the effectiveness of the IF in mitigating errors is especially focused during the LOS/NLOS transitions. Simulation results show that the proposed hybrid TOA-RSS fusion approach indicates a performance improvement compared with the usual TOA-only and other IF method, and the estimated ranging metrics can be used for achieving higher accuracy in location estimation and target tracking.

关键词： NLOS error mitigation biased kalman filter maximum likelihood estimation information fusion UWB ranging system

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Non-line of Sight Error Mitigation in UWB Ranging Systems Using Information Fusion

Non-line of Sight Error Mitigation in UWB Ranging Systems Us...

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The 2011 International Conference on Electric and Electronics (EEIC 2011)

作者： Xiangyuan Jiang Huanshui Zhang School of Control Science and Engineering Shandong University

An information fusion（IF） smoother based on biased kalman filtering（BKF） and maximum likelihood estimation（MLE） is proposed for ranging error mitigation with both time of arrival（TOA） and received signal strength（RSS） measurement data in IEEE 802.15.4a protocol to improve the ranging accuracy. In this study, the line of sight（LOS） and non-line of sight（NLOS） condition in ultra-wide band（UWB） sensor network is identified by a joint hypothesis test with residual variance of TOA measurement and maximum likelihood ratio of RSS *** an information fusion smoother is proposed to accurately estimate the ranging measurement corrupted by NLOS error. Simulation results show that proposed hybrid TOA-RSS information fusion approach indicates a performance improvement compared with the usual TOA-only method.

关键词： NLOS mitigation biased kalman filter Maximum likelihood estimation Information fusion UWB ranging system

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