【摘 要】
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针对使用惯性测量单元和低功耗蓝牙(BLE)定位矿井环境,提出了多输入融合卡尔曼滤波算法(MIFKF),采用倾斜、偏航卡尔曼滤波器对惯性测量值进行预处理,利用BLE获取三边测量估计
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61262040)
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针对使用惯性测量单元和低功耗蓝牙(BLE)定位矿井环境,提出了多输入融合卡尔曼滤波算法(MIFKF),采用倾斜、偏航卡尔曼滤波器对惯性测量值进行预处理,利用BLE获取三边测量估计值,将预处理值和估计值通过多融合卡尔曼滤波器融合优化完成矿井环境定位,算法同时借助Rauch-TungStriebel(RTS)平滑器使定位精度进一步提高。通过仿真验证,对比BLE技术三边测量算法与标准KF算法,MIFKF算法在矿井复杂环境中有效减小定位误差。
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