为了解决无线室内定位系统实时跟踪位置坐标误差较大问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的室内定位方法。系统采用基于WiFi信号指纹定位,然后利用扩展卡尔曼滤波对估算的位置进行滤波,以改善WiFi指纹定位方法的精度,达到对目标实时跟踪。仿真和实验结果表明,该算法有效地改善了系统定位精度,能较好地满足室内定位的需求。

针对超宽带室内定位系统中的测量误差较大问题，提出了一种基于双路飞行时间测距方法来减小时钟偏移误差的解决方案。本方案针对静态和动态的待测节点的运动特性，通过对待测节点的运动状态检测，提出了一种联合算法，其中，静态定位采用了最小二乘估算法来得出节点坐标，并通过MATLAB仿真显示该节点坐标位置；对于动态跟踪问题，由于物体遮挡和运动轨迹等因素导致最小二乘法无法准确估计节点位置，针对这一问题，利用扩展卡尔曼滤波算法跟踪预测待测节点位置，从而改善定位效果。仿真结果表明，静态定位误差可以控制在6%以内，对比