抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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従来の無線位置決めプロセスにはオクルージョンがあるので,通信伝搬は主に視線伝搬環境の非線である。従来の無線センサネットワーク位置決め技術は,大きな誤差を生み出す傾向があり,低い位置決め精度をもたらす。超広帯域信号には,強い侵入能力,強い反マルチパス能力の利点があり,高い位置決め精度を提供することができるので,NLOS環境において好ましい位置になる。NLOS位置決め精度は高くなく,TOAとAOAハイブリッド位置決めに基づいて,本論文は無香料Kalmanフィルタアルゴリズム観測として結合位置決めで得られた座標を推定し,UKF更新方程式の測定を修正し,アルゴリズムがNLOS環境の位置確認に適応できる。シミュレーションと拡張Calmanフィルタリングアルゴリズムによる比較を通して,NLOS環境における改良UKF位置決めアルゴリズムは,リアルタイムで目標を追跡することができて,位置決め精度を改良することができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】