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作者：任进;周培豫;邹婧雯;章玮婷;
单位：北方工业大学人工智能与计算机学院;
摘要：在当今社会，全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)已成为人们日常出行的重要工具，显著提升了出行效率。但在室内、隧道等弱信号环境中，GNSS因信号强度不足常出现失锁现象，导致定位功能失效，无法提供精准导航服务。为应对这一挑战，提出了一种基于改进扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的高精度定位方案。该方案融合了超宽带(Ultra-Wideband, UWB)无线通信技术最小二乘法、KF和EKF技术，并引入多新息EKF(Multi-Innovation EKF,MIEKF)算法，通过综合利用多时刻观测数据和遗忘因子机制，有效减少了定位误差，提升了定位精度。实验结果表明，该方案的均方根误差可降低至0.179 m,验证了其在弱信号环境下的高精度定位能力，为复杂场景下的精准导航提供了可靠的技术支持。
关键词：融合定位;;卡尔曼滤波;;扩展卡尔曼滤波;;多新息扩展卡尔曼滤波
基金资助：2025年北京市大学生创新创业训练计划项目(XN066-302);; 2023年北京市高等教育学会面上课题(MS2023178)~~
