【摘 要】
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本文研究典型应用场景下电力现场作业的超宽带精确定位,提出一种基于BP神经网络补偿卡尔曼滤波的UWB精定位算法。首先在某段时间内利用定位系统测得全部采样时刻的初始观测解
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力科学研究院,中国南方电网公司重点实验室电网自动化实验,广州安电测控技术有限公司
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20162061)
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本文研究典型应用场景下电力现场作业的超宽带精确定位,提出一种基于BP神经网络补偿卡尔曼滤波的UWB精定位算法。首先在某段时间内利用定位系统测得全部采样时刻的初始观测解,得到初始观测解集;其次根据卡尔曼滤波器的状态方程,初始观测解集输入卡尔曼滤波器;最后用BP神经网络补偿卡尔曼滤波,在最小均方误差下求得定位系统的二维状态向量的估计值。通过仿真表明:该补偿算法在原卡尔曼滤波算法上提升了定位精度。
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