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首页 > 软件导刊 > 一种缩小NLOS误差提高室内跟踪精度的融合算法

一种缩小NLOS误差提高室内跟踪精度的融合算法

A Combined Algorithm for Reducing NLOS Error and Improving Indoor Positioning Tracking Accuracy

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摘要针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在室内环境中,非视距(NLOS)传播对EKF跟踪性能产生很大影响这种缺陷,提出一种基于极限学习机(ELM)和EKF的融合方法.ELM使用EKF的状态信息对测量值进行分类,确定受NLOS误差影响的传播路径,然后利用该路径训练的ELM对测量值进行校正.实验结果表明,该算法与传统算法相比精确度提高了43.2％,可以有效缩小NLOS误差.

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作者 韩宝磊 [1] 邓琛 [1] 李文帅 [2] 刘玉 [1] 学术成果认领
作者单位 上海工程技术大学电子电气工程学院,上海,201620 [1] 浙江慧勤医疗器械有限公司,浙江德清,313200 [2]
关键词 扩展卡尔曼滤波器极限学习机非视距传播误差抑制
分类号 TP312
栏目名称
计算机软件与理论
DOI 10.11907/rjdk.191951
发布时间 2020-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61701295）
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