改進的Ｃｈａｎ-Ｔａｙｌｏｒ 聯合定位算法

摘 要：針對超寬帶（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ，ＵＷＢ）室內定位容易受到非視距（Ｎｏｎ-Ｌｉｎｅ ｏｆ Ｓｉｇｈｔ，ＮＬｏＳ）誤差干擾，導致室內定位精度下降的問題，提出了一種改進的Ｃｈａｎ 粒子濾波Ｔａｙｌｏｒ（Ｃｈａｎ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｆｉｌｔｅｒ Ｔａｙｌｏｒ，ＣＰＦＴ）迭代定位算法，該算法通過Ｃｈａｎ 算法計算一個初始值，利用該初始值，結合粒子濾波算法對初始位置進行再次估計，將估計結果作為Ｔａｙｌｏｒ 算法的初值。在Ｔａｙｌｏｒ 算法每次迭代后，采用一維線性搜索算法，動態調整步長，更新估計位置，減小定位誤差，防止其出現不收斂情況，最終輸出定位坐標。實驗結果表明，該算法可以有效抑制ＮＬｏＳ 的影響，提高室內定位的精度。

關鍵詞：室內定位；超寬帶；非視距；粒子濾波

中圖分類號：ＴＮ９２９． ５ 文獻標志碼：Ａ

文章編號：１００３－３１１４（２０２４）０５－０９３２－０８

０ 引言

隨著生活水平的提高，人們對于室內定位服務的需求越來越高，如何有效提升室內定位精度成為一個重要的問題。超寬帶（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ，ＵＷＢ）技術是一種無線通信技術，具有時間分析率高、穿透性強、覆蓋范圍廣、系統復雜度低、抗多徑效應良好等優勢［１－３］，獨特的特性使其成為物聯網、智能家居和自動駕駛等領域的重要技術之一。

目前ＵＷＢ 的主流定位方式有基于到達時間（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ，ＴＯＡ）和基于到達時間差（ＴｉｍｅＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ，ＴＤＯＡ）兩種，其中基于ＴＤＯＡ技術的Ｃｈａｎ 算法和Ｔａｙｌｏｒ 級數算法應用最為廣泛［４－６］。但是這些算法也有一定的缺點，Ｃｈａｎ 算法要求誤差必須服從理想高斯分布［７］。但是，室內環境復雜多變，誤差并不服從理想高斯分布，在受到非視距（Ｎｏｎ-Ｌｉｎｅ ｏｆ Ｓｉｇｈｔ，ＮＬｏＳ）干擾后［８－９］，Ｃｈａｎ 算法定位誤差較大，無法提供高精度的室內定位。雖然Ｔａｙｌｏｒ 算法受ＮＬｏＳ 的影響并沒有Ｃｈａｎ 算法大，但Ｔａｙｌｏｒ 算法在極端情況下可能出現不收斂的情況，無法滿足室內高精度定位的需求［１０］。因此，如何削弱ＮＬｏＳ 環境誤差的干擾成為當下研究的一個重點。