[发明专利]一种基于超宽带的自主式三维反演定位方法

权利要求书

1.一种基于超宽带的自主式三维反演定位方法，其特征在于，包括：

移动标签智能体，在所述标签智能体移动过程中，获取多个时刻下所述标签智能体与各目标超宽带节点间的测距信息，以及所述标签智能体的运动信息；

基于多个时刻下的所述测距信息和所述运动信息，反演定位出各所述目标超宽带节点的位置。

2.如权利要求1所述的基于超宽带的自主式三维反演定位方法，其特征在于，还包括：根据各所述目标超宽带节点的位置，对所述标签智能体的运动轨迹进行校正。

3.如权利要求1或2所述的基于超宽带的自主式三维反演定位方法，其特征在于，在所述标签智能体移动过程中，以固定周期获取所述测距信息和所述运动信息。

4.如权利要求3所述的基于超宽带的自主式三维反演定位方法，其特征在于，所述基于多个时刻下的所述测距信息和所述运动信息，反演定位出各所述目标超宽带节点的位置，包括：

基于所述测距信息和运动信息构建系统状态空间模型；

通过无迹卡尔曼滤波方法对所述系统状态空间模型进行解算，反演定位出各所述目标超宽带节点的位置。

5.如权利要求4所述的基于超宽带的自主式三维反演定位方法，其特征在于，所述通过无迹卡尔曼滤波方法对所述系统状态空间模型进行解算，包括：

计算系统状态空间模型中状态的采样sigma点；

根据计算的sigma点对状态进行一步预测；

对状态的一步预测值做UT变化；

根据UT变换值对系统状态空间模型的观测值进行更新；

根据更新值确定卡尔曼增益矩阵并更新状态估计值及其协方差。

6.如权利要求5所述的基于超宽带的自主式三维反演定位方法，其特征在于，所述计算系统状态空间模型中状态的采样sigma点，包括：

初始化系统状态及协方差矩阵P，计算采样sigma点；

sigma点权重配置为：

其中，n是状态向量的维数，κ、α、β均为待配置的待选参数，λ是缩放比例参数，λ与待选参数κ和α的关系为：

λ＝α²(n+κ)-n

κ的选取要保证矩阵(n+κ)P恒为半正定矩阵，待选参数β是一个非负数。