Research on UWB indoor 3D positioning algorithm based on the least squares method

基站 计算机科学 全球定位系统 非视线传播 算法 基础(拓扑) 混合定位系统 定位技术 超宽带 卡尔曼滤波器 最小二乘函数近似 定位系统 实时计算 计算机视觉 人工智能 无线 电信 工程类 数学 节点(物理) 统计 数学分析 结构工程 估计员
作者
Chen Li,Shanhong Li,Pingguo Cao,Quanjun Song
出处
期刊:Journal of physics [IOP Publishing]
卷期号:2492 (1): 012034-012034 被引量:1
标识
DOI:10.1088/1742-6596/2492/1/012034
摘要

Abstract With the increased use of rescue robots in indoor scenarios, the requirements for indoor location services are becoming more stringent. Traditional GPS positioning cannot provide accurate location information indoors, while ultra-wideband (UWB) has been widely used for indoor positioning due to its high accuracy and penetrating power. When solving 3D positioning coordinates using UWB least squares in line-of-sight situations, the positioning accuracy is easily affected by the layout height of the base station. In this paper, we first improve the positioning algorithm and then find a better way of base station layout in the actual positioning environment to improve the tag positioning accuracy. The algorithm improvement is based on the following ideas: firstly, the initial positioning results of the tag are obtained using UWB least squares and spatial geometric relations, and the 3D coordinates of the tag are solved using Gauss-Newton iterative method, and finally combined with the Kalman filter for optimization. The base stations are laid out in such a way that adjacent base stations are not at the same horizontal height and relative base stations are at the same horizontal height.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
量子星尘发布了新的文献求助10
刚刚
科研小狗发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
AI完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
科研通AI6应助428采纳,获得10
1秒前
柯南完成签到,获得积分10
1秒前
CL837809486发布了新的文献求助20
1秒前
周雪峰完成签到,获得积分10
1秒前
zz发布了新的文献求助30
2秒前
2秒前
远远完成签到,获得积分10
2秒前
11111完成签到 ,获得积分10
2秒前
科研通AI6应助HHHH采纳,获得10
2秒前
3秒前
酷波er应助高兴的不尤采纳,获得10
3秒前
3秒前
晓桐发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
云解完成签到,获得积分10
3秒前
贝贝发布了新的文献求助10
3秒前
小马甲应助shuaige采纳,获得10
4秒前
六六完成签到,获得积分10
4秒前
在我梦里绕完成签到,获得积分10
4秒前
天真绿完成签到,获得积分10
5秒前
Nz96ForU完成签到,获得积分10
5秒前
ww完成签到 ,获得积分10
5秒前
bkagyin应助周繁采纳,获得10
6秒前
syk发布了新的文献求助10
6秒前
bkagyin应助小马采纳,获得10
6秒前
111发布了新的文献求助10
6秒前
优卡斯签约钓手完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
curtainai完成签到,获得积分0
7秒前
7秒前
super发布了新的文献求助10
8秒前
我要去远行完成签到,获得积分10
8秒前
iNk应助机智阿智采纳,获得10
8秒前
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
《药学类医疗服务价格项目立项指南(征求意见稿)》 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
1st Edition Sports Rehabilitation and Training Multidisciplinary Perspectives By Richard Moss, Adam Gledhill 600
Chemistry and Biochemistry: Research Progress Vol. 7 430
Biotechnology Engineering 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5629758
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4720546
关于积分的说明 14970558
捐赠科研通 4787741
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2556498
邀请新用户注册赠送积分活动 1517659
关于科研通互助平台的介绍 1478271