LOS_NLOS混合环境下基于UWB AOA的融合定位算法研究.pdf

摘要

摘要

随着科技的发展，人们对于高精度定位的需求在逐渐增加。超宽带（Ultra

WideBand，UWB）雷达技术以其高传输速度、低功耗、高空间容量和强抗干扰能

力等特点，在室内定位领域展示出了极大的潜力。在各种UWB定位算法中，基于

到达角（AngleofArrival，AOA）的定位算法可以通过结合测距算法实现单基站定

位，且标签与基站之间无需进行时间同步，大大降低成本和部署难度，具有较好

的应用前景。虽然在视距（LineofSight，LOS）下，AOA算法能够达到较高的精

度，但在复杂环境下，由于障碍物的遮挡出现非视距（NonLineofSight，NLOS）

传播，导致测角和测距误差增大，严重影响定位的准确性。针对此问题，本文重

点研究LOS/NLOS混合环境下基于UWBAOA的定位。主要研究内容如下：

针对UWBAOA定位系统中长基线的相位模糊问题，本文提出一种基于信号

互谱密度的分数时延估计算法，该算法通过计算双通道接收信号的互功率谱密度

函数的频率来估计信号到达各阵元的时间差，并计算信号到达各阵元的距离差，

从而消除相位模糊。通过实验验证了算法的可行性，且采用该算法的长基线阵列

的定位效果优于短基线阵列。

针对NLOS环境下UWB单基站定位效果恶化的问题，本文重点研究UWB和

行人航迹推算（PedestrianDeadReckoning，PDR）的融合定位算法，利用PDR算

法短距离内定位精度高且不受NLOS环境影响的特点弥补UWB定位的不足。基

于无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）的融合方法未考虑到环境变

化引起噪声变化的问题，因此本文提出了一种自适应噪声算法，改进UKF的测量

噪声协方差矩阵，降低NLOS环境下的定位误差，并能在UWB信号丢失后自动

切换为PDR算法。

针对切换回融合定位算法后定位效果恶化的问题，提出了卡尔曼增益校正系

数，根据UWB信号丢失时长自动调整融合定位权重，削弱PDR累积误差对融合

定位的影响。设计制作了一套UWB单基站定位系统，并在LOS和NLOS混合环

境下对算法进行了实验验证，实验结果表明所提出的算法能有效抑制PDR累积误

差带来的影响，且定位性能相较于UKF融合算法约有9.5%的提升。

本文设计的两种定位算法，可以实现LOS和NLOS混合环境下的UWB单基

站高精度定位，平均定位误差小于30cm，促进了复杂环境下人员定位技术的发展。

关键词：超宽带，到达角度，室内定位，行人航迹推算，无迹卡尔曼滤波

I

ABSTRACT

ABSTRACT

Withthedevelopmentoftechnology,thedemandforhigh-precisionlocalizationis

steadilyincreasing.UltraWideBand(UWB)radartechnologyhasshowngreatpoten-

tialinthefieldofindoorlocalization,withitshightransmissionspeed,lowpowercon-

sumption,highspatialcapacity,andstronganti-interferencecapabilities.Amongvarious

UWBlocalizationalgorithms,theAngleofArrival(AOA)basedlocalizationalgorithm

allowsforsinglebasestationlocalizationthroughtheintegrationofrangingalgorithms.

TheAOA-basedmethodsdonotneedtimesynchroniz