一种基于到达时间差的卡尔曼滤波定位算法

针对超宽带室内定位技术在复杂室内环境下易受到非视距误差影响造成定位精度下降的问题，基于到达时间差（TDOA）定位模型，对Chan算法和泰勒（Taylor）算法进行联合，并引入了无迹卡尔曼（UKF）滤波算法来进一步提高标签的定位精度，建立了改进的Chan-Taylor-SVDUKF联合定位算法。主要体现在：(1)采用双边双向测距（DSTWR）的方法来获取TDOA值；(2)采用改进的Chan-Taylor联合算法对受到非视距（NLOS）影响的观测值进行筛除；(3)针对TDOA模型中状态方程为线性的情况，用一步预测和一步预测协方差代替UKF中对状态方程进行的无迹（UT）变换；(4)针对UT变换中采用平方根法（Cholesky）分解易分解失败，采用奇异值分解代替Cholesky分解。实验结果证明，Chan-Taylor-SVDUKF算法提高了定位精度和稳定性。