公开(公告)号：CN106680765B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN201710124529.8

申请日：2017-03-03

Applicant: 济南大学

Inventor： 徐元 ,  程金 ,  赵钦君 ,  王滨 ,  部丽丽

IPC: G01S5/02 ,  G01S5/14 ,  G01C21/16

Abstract: 本发明涉及一种基于分布式组合滤波INS/UWB行人导航系统及方法，系统包括惯性导航器件、伪距检测单元、无线数据传输系统和数据处理系统，惯性导航器件，用于测量行人的导航信息，伪距检测单元，用于获取伪距信息：无线数据传输系统，用于将惯性导航器件和伪距检测单元所采集的数据通过无线传输传递到数据处理系统中，并将数据处理系统发送的控制命令传递到所述惯性导航器件中；数据处理系统：具有分布式组合滤波器，根据当前无线通信信道的通信质量选择上述分布式组合滤波器中的一种用于对采集到的数据进行数据融合估计，并向惯性导航器件发送控制命令。本发明可降低室内复杂导航环境对组合导航精度的影响，得到目标行人导航信息的最优预估。

公开(公告)号：CN109141413B

公开(公告)日：2020-07-07

申请号：CN201810886573.7

申请日：2018-08-06

Applicant: 济南大学

Inventor： 徐元 ,  赵钦君 ,  程金 ,  张勇 ,  王滨 ,  冯宁 ,  部丽丽

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明公开了具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法及系统，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的EFIR滤波算法进行改进，引入变量表示第i个信道的距离信息是否可用。一旦距离信息不可用，则对不可用的距离信息进行预估，以弥补不可用的距离信息，保证滤波器对位置误差的预估；在此基础上，将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。

公开(公告)号：CN109141413A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810886573.7

申请日：2018-08-06

Applicant: 济南大学

Inventor： 徐元 ,  赵钦君 ,  程金 ,  张勇 ,  王滨 ,  冯宁 ,  部丽丽

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明公开了具有数据缺失UWB行人定位的EFIR滤波算法及系统，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的EFIR滤波算法进行改进，引入变量表示第i个信道的距离信息是否可用。一旦距离信息不可用，则对不可用的距离信息进行预估，以弥补不可用的距离信息，保证滤波器对位置误差的预估；在此基础上，将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。

公开(公告)号：CN107966143A

公开(公告)日：2018-04-27

申请号：CN201711123461.8

申请日：2017-11-14

Applicant: 济南大学

Inventor： 徐元 ,  李岳炀 ,  王宜敏 ,  部丽丽 ,  吴玉涛

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于多窗口的自适应EFIR数据融合方法，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息的平方作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的扩展有限脉冲响应(EFIR)滤波器进行改进，以在离线阶段选择的不同局部滤波窗口构建不同的子EFIR滤波器，并通过IMM方式对构建的子EFIR滤波器的输出进行融合，得到当前时刻的惯性导航器件INS测量系统测量的行人最优的位置误差预估；在此基础上，将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。

公开(公告)号：CN107966142A

公开(公告)日：2018-04-27

申请号：CN201711122282.2

申请日：2017-11-14

Applicant: 济南大学

Inventor： 李岳炀 ,  徐元 ,  王宜敏 ,  部丽丽 ,  吴玉涛

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

CPC classification number: G01C21/165 ,  G01C21/206

Abstract: 本发明公开了一种基于多窗口的室内行人自适应UFIR数据融合方法，包括：该方法通过UWB系统和INS系统分别测量的目标行人的位置；在此基础上，将两种系统测量得到的目标行人的位置作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的有限脉冲响应(UFIR)滤波器进行改进，以在离线阶段选择的不同局部滤波窗口构建不同的子UFIR滤波器，并通过IMM方式对构建的子UFIR滤波器的输出进行融合，得到当前时刻的INS测量系统测量的行人最优的位置误差预估；在此基础上，将INS测量得到的行人位置与UFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。