【摘 要】
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针对传统卡尔曼滤波（KF）定位算法在室内复杂环境下精确度低、抗干扰能力和稳定性差等问题，提出了一种基于超宽带（UWB）的加权自适应卡尔曼滤波（WKF）—到达时间差（TDOA）定位算法。首先，建立四锚UWB定位系统，引入无线时钟同步技术消除时钟误差；其次，对原始数据进行误差补偿，减少由人体反射和多径效应等影响因素引起的定位误差；然后，通过递归更新噪声协方差并动态调整权值以增强滤波器的稳定性；最终实现
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61662070,61762079）；
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针对传统卡尔曼滤波（KF）定位算法在室内复杂环境下精确度低、抗干扰能力和稳定性差等问题，提出了一种基于超宽带（UWB）的加权自适应卡尔曼滤波（WKF）—到达时间差（TDOA）定位算法。首先，建立四锚UWB定位系统，引入无线时钟同步技术消除时钟误差；其次，对原始数据进行误差补偿，减少由人体反射和多径效应等影响因素引起的定位误差；然后，通过递归更新噪声协方差并动态调整权值以增强滤波器的稳定性；最终实现移动目标的动态实时定位。实验结果表明：所提算法可以减少由多径效应引起的定位误差，实现移动目标的动态实时高精度定位，与现有的其他定位方法相比，有效地提升了定位精度和鲁棒性。
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