一种改进抗差自适应滤波的UWB定位方法

郭英; 周振平; 崔健慧; 谢永强; 苏辕

doi:10.13203/j.whugis20230354

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一种改进抗差自适应滤波的UWB定位方法

学术论文 | 更新时间：2026-11-05

- 一种改进抗差自适应滤波的UWB定位方法
- A UWB Positioning Method Based on Improved Robust Adaptive Filtering
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第1期页码：182-190
- 作者机构：
  
  1.山东科技大学测绘与空间信息学院，山东青岛，266590
  2.青岛数字世界信息技术有限公司，山东青岛，266000
- 作者简介：
  
  郭英，博士，副教授，主要从事室内外定位与导航研究。sdkdgy@163.com
  崔健慧，博士，讲师。jhcui@sdust.edu.cn
- 基金信息：
  
  山东省自然科学基金(ZR2021QD131)
- DOI：10.13203/j.whugis20230354
  中图分类号： P228
- 收稿：2024-05-28，
  
  纸质出版：2026-01-05
- 稿件说明：
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郭英,周振平,崔健慧，等.一种改进抗差自适应滤波的UWB定位方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(1):182-190.

GUO Ying,ZHOU Zhenping,CUI Jianhui,et al.A UWB Positioning Method Based on Improved Robust Adaptive Filtering[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(1):182-190.
郭英,周振平,崔健慧，等.一种改进抗差自适应滤波的UWB定位方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(1):182-190. DOI：10.13203/j.whugis20230354

GUO Ying,ZHOU Zhenping,CUI Jianhui,et al.A UWB Positioning Method Based on Improved Robust Adaptive Filtering[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(1):182-190. DOI：10.13203/j.whugis20230354

摘要

针对超宽带（ultra-wide band，UWB）定位时存在的非视距（non-line-of-sight，NLOS）误识别、漏识别等问题，提出一种基于滑动窗口方差检测与新息检测的抗差自适应滤波算法。在新息抗差自适应算法的基础上，利用滑动窗口方差检测结合新息检测的方式，降低模型扰动状态下的NLOS误识别与漏识别率；同时，利用距离平滑与距离更新对方差检测方法进行优化，解决了方差检测的检测退化问题。实验结果表明，在视距环境下，所提算法定位精度高，为0.073 m；在人员遮挡环境下，定位精度为0.077 m，相较于最小二乘、卡尔曼滤波、新息抗差自适应滤波算法，精度分别提升了40.3%、33.6%、28.7%；在立柱遮挡及地下车库等较严重NLOS环境下，所提算法定位精度为0.125 m，相较于最小二乘、卡尔曼滤波、新息抗差自适应滤波算法，车库环境定位精度分别提升了80.8%、73.7%、36.2%。而且在3种NLOS环境下，相较于新息抗差自适应滤波算法，NLOS误识别率降低了38.2%以上，能够满足室内复杂环境下的高精度定位需求。

Abstract

Objectives

Aiming at the problems of non-line-of-sight (NLOS) error recognition and missed recognition in ultra-wide band (UWB) positioning

a robust adaptive filtering algorithm based on sliding window variance detection and innovation detection is proposed.

Methods

Based on the innovation robust adaptive algorithm

the sliding window variance detection combined with the innovation detection method is used to reduce the NLOS false recognition and missed recognition rate under the model disturbance state. Furthermore

the variance detection method is optimized by distance smoothing and distance updating

which solves the problem of detection degradation of variance detection.

Results

The results of real experiments show that the improved algorithm achieves a positioning accuracy of 0.073 m in the line-of-sight environment. In the personnel occlusion environment

the algorithm attains an accuracy of 0.077 m

which improves by 40.3%

33.6%

and 28.7% compared to the least squares

Kalman filter

and innovation robust adaptive filtering algorithms

respectively. In more severe NLOS environments such as pillar occlusion and underground parking garages

the positioning accuracy is 0.125 m. Compared to the least squares

Kalman filter

and innovation robust adaptive filtering algorithms

the accuracy in the parking garage environment is improved by 80.8%

73.7%

and 36.2%

respectively. Additionally

in the three types of NLOS environments

compared to the innovation robust adaptive filtering algorithm

the NLOS false detection rate is reduced by more than 38.2%.

Conclusions

The algorithm can meet the high-precision positioning requirements in complex indoor environments.

关键词

Keywords

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