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作者：王腾;陈国良;薄曰伟;毕京学;李世卿;贾晓卫;
单位：中国矿业大学环境与测绘学院;中国矿业大学江苏省资源环境时空信息工程重点实验室;山东省第四地质矿产勘查院;山东建筑大学测绘地理信息学院;
摘要：针对超宽带(UWB)误差导致的定位偏移问题，该文提出了一种改进加权列文伯格-马夸尔特(IWLM)的抗差定位算法。利用自适应卡尔曼滤波算法对测距值进行滤波处理，然后基于BP神经网络的粗差判断算法动态判断测距值中是否存在粗差，并针对性地进行加权处理，最后通过LM算法迭代计算不断逼近真值得到近似最优位置。在室内外场景开展静态与动态定位实验，IWLM算法均取得了最小的均方根误差(RMSE),具有更优的定位精度和稳定性。
关键词：超宽带定位;;自适应卡尔曼滤波;;BP神经网络;;列文伯格-马夸尔特
基金资助：深地国家科技重大专项(2024ZD1004101);; 国家自然科学基金项目(42274048);; 中国高校产学研创新基金项目(2023BD026);; 河北省自然科学基金面上项目(D2024523007);; 山东省高等学校青创团队计划项目(2023KJ121);; 山东省自然科学基金(ZR2024QD012)
