研究目的
提出一种基于最大相关熵准则的约束卡尔曼滤波器（MCC-CKF），以处理多径和非视距因素引入的有色高斯噪声，从而提升室内定位中的测距性能。
研究成果
所提出的MCC-CKF算法显著降低了室内场景中非高斯噪声引起的测距误差，在性能上优于传统KF和MCC-KF方法。定位实验显示其具有卓越表现，误差呈高斯分布，均值约为1.28米，方差约1.25平方米。
研究不足
该研究的局限性在于实际室内定位系统的部署及测试环境的特定条件，可能无法涵盖所有可能的室内场景。
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[IEEE 2019年第28届无线与光通信会议(WOCC) - 中国北京(2019.5.9-2019.5.10)] 2019年第28届无线与光通信会议(WOCC) - 基于最大相关熵准则的TOA定位改进卡尔曼滤波算法
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[IEEE 2019年第28届无线与光通信会议(WOCC) - 中国北京(2019.5.9-2019.5.10)] 2019年第28届无线与光通信会议(WOCC) - 基于最大相关熵准则的TOA定位改进卡尔曼滤波算法
DOI：10.1109/WOCC.2019.8770525
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
卡尔曼滤波器（KF）已广泛应用于数据滤波和平滑领域。然而其通常受限于高斯白噪声的假设条件。在实际应用中（如室内定位），到达时间（TOA）测距结果主要受到多径效应和非视距（NLOS）因素的影响，这会导致系统中出现有色高斯噪声。本研究拟利用最大相关熵准则来提升测距性能，提出基于最大相关熵准则的约束卡尔曼滤波器（MCC-CKF），以实现多径和非视距极端环境下的高精度TOA测距。
作者：
Yue Qi，Mengmeng Ji，Cheng Xu，Jiawang Wan，Jie He
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