融合改进小波去噪与T-Taylor的井下定位算法

针对超宽带井下定位方法中，信号易受到非视距(NLOS)误差的影响，导致定位算法的精确度与环境适应性较差的问题，本文提出了一种融合改进小波去噪和T-Taylor算法的井下定位算法。对原始测距值进行降噪处理，抑制NLOS误差对定位的影响；同时引入三球交会算法，将其作为Taylor算法的初始算法，确保Taylor算法收敛的同时，增强定位算法在井下复杂环境的定位精度与环境适应性；通过蒙特卡罗仿真试验进行验证。结果表明，融合算法能够在一定程度上降低测距误差，增强算法对于复杂环境的适应性，提高定位精度，在NLOS环境下较C-Taylor算法有更高的定位精度与抗噪声性能。经实地定位试验验证，融合算法平均定位精度相比于C-Taylor算法有一定程度的提升，提高了37.3%。