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[发明专利]一种基于卡尔曼滤波的室内机器人定位算法-CN202011355515.5有效
发明人： 鹿建银;胡敦 -专利权人：巢湖学院
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卡尔曼滤波的室内机器人定位算法，包括如下步骤：1)建距离模型；2)基于卡尔曼滤波室内机器人定位模型：2.1)卡尔曼滤波过程迭代执行；2.2)卡尔曼滤波的工作；3)卡尔曼滤波室内机器人定位算法优化滤波参数，当网络初始化后，读取相应参数，这是反馈系统的输入，之后求取观测值，实施卡尔曼滤波算法，最后输出最优状态预估值。本发明提出的基于卡尔曼滤波算法，选取恰当的状态误差矩阵及观测误差矩阵，优化定位精度，提高室内机器人的定位性能。
一种基于卡尔滤波室内机器人定位算法

[发明专利]一种基于射频指纹匹配的室内定位算法-CN202011355524.4有效
发明人： 鹿建银;胡敦 -专利权人：巢湖学院
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H04W4/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于射频指纹匹配的室内定位算法，通过部署少量无线电信号强度定位区域的方法，感知接入点，利用线性回归，建设参考节点、移动定位，RSSI映射关系，处理特性射频指纹的问题。通过射频指纹取得空间离线训练的位置，建立指纹模型。通过仿真结果表明，定位累计误差减小了，定位精度提高了1到2米，在2.5米内定位精度达100％。
一种基于射频指纹匹配室内定位算法

[发明专利]一种基于牛顿插值的蒙特卡罗移动节点定位算法-CN201710426283.X有效
发明人： 鹿建银 -专利权人：巢湖学院
申请日： 2018-05-02 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于牛顿插值的蒙特卡罗移动节点定位算法，方法如下：预测阶段：采用牛顿插值方法估计当前时刻节点的运动速度和方向；滤波阶段：根据t时刻观测值位置信息，滤除不满足条件的样本，并根据权值更新剩余样本中的位置数据，使用n_t～p(n_t|m_t)描述在给定位置的RSSI的测量值的概率分布，该概率为观测分布；重采样阶段：预测后的粒子在经过观察阶段及加权计算之后，需要重新进行位置更新和加权计算，并多次迭代之后才能获得一定数量权值接近1的粒子，为了加速获得权值接近1的粒子，采用基于重要性权值优化的粒子滤波算法，通过引入一个影响因子来优化粒子的重要性权值，更多的粒子将被复制，避免粒子贫化。本发明具有定位精度高、效果好等优点。
粒子移动节点定位加权计算算法观测粒子滤波算法定位精度高多次迭代概率分布给定位置滤波阶段满足条件权值更新剩余样本位置更新位置数据影响因子重采样预测滤除贫化样本优化测量复制引入概率观察