一种基于自适应加权混合卡尔曼滤波的多源联合定位方法

摘要

本发明涉及一种基于自适应加权混合卡尔曼滤波的多源联合定位方法。该方法通过GNSS/RFID/IMU进行组合定位。该方法能在GNSS信号失锁时，通过搜索权重数据库，对IMU和RFID的定位信息进行加权自适应卡尔曼滤波，输出更加精准的定位。本发明所述基于自适应加权混合卡尔曼滤波的多源联合定位方法，利用扩展卡尔曼滤波算法提高GNSS的定位精度；利用多传感器联合定位的算法改善了盲区的定位精度，克服了高层建筑遮挡带来的影响；通过建立权值数据库，降低了权重计算的难度，提高了运算速率。

主权项

一种基于自适应加权混合卡尔曼滤波的多源联合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1)接收机分别接收GNSS、RFID、IMU的信号，判断GNSS信号是否受到干扰；2)如果GNSS信号未受到干扰，以定位目标的坐标为状态向量，以为观测向量建立GNSS系统运动模型和GNSS观测模型，通过扩展卡尔曼滤波器计算得到GNSS状态最优估计其中r₁、...、r_n分别是GNSS测定的定位目标的坐标到n个基站的距离；x_k,y_k分别为WGS‑84坐标下，k时刻，高斯投影平面的东向坐标和北向坐标；n≥2；3)以定位目标的坐标为状态向量，以为RFID观测向量，建立RFID系统运动模型和RFID观测模型，通过扩展卡尔曼滤波器计算得到RFID状态最优估计其中，分别是通过RFID测量的定位目标携带的阅读器到m个基站的距离；m≥3；4)以定位目标的坐标为状态向量，以为IMU观测向量，建立IMU系统运动模型和IMU观测模型，通过扩展卡尔曼滤波器计算得到IMU状态最优估计其中，w、v_y、v_x分别为通过IMU测量的定位目标的航向角、定位目标x方向的速度、定位目标y方向的速度；5)根据确定RFID和IMU的权重系数并将各个时刻的GNSS状态最优估计、RFID和IMU的权重系数存入数据库；其中是GNSS信号未受到干扰时，k时刻的全局最优状态；6)当GNSS信号受到干扰时，通过RFID和IMU组合导航对定位目标定位；将RFID和IMU的定位信息分别放入扩展卡尔曼滤波器，得到RFID的最优估计和IMU的最优估计7)分别在数据库中搜索RFID的权重系数和IMU的权重系数；8)对RFID的最优估计和IMU的最优估计根据误差最小原则进行加权信息融合，得到i时刻的全局状态最优估计