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标题: 有偏卡尔曼滤波器Matlab源码 [打印本页]

作者: yuyang911220 时间: 2017-2-23 17:06 标题: 有偏卡尔曼滤波器Matlab源码

有偏卡尔曼滤波器可以用来消除无线定位中的非视距误差，首次使用有偏卡尔曼滤波器的参考文献是下面两篇论文
[1]刘琚，李静.一种在非视距环境中的TDOA/AOA混合定位方法[J].通信学报，2005，26(5):63-67.
[2]Bao Long Le, K. Ahmed, H. Tsuji. Mobile location estimator with NLOS mitigation using Kalman filtering[C]. IEEE Wireless Communications and Networking, 2003, 3:1969-1973.
本源码为GreenSim团队原创，转载请注明。
function [X,Flag]=BiasedKalmanFilter(x,X0,P0,Phi,Gamma,Q,H,R,SIGMAD,SIGMA_NLOS)
%% 用于校正NLOS误差的有偏卡尔曼滤波器
% GreenSim团队原创作品，转载请注明
%% 本程序加入了非视距检测模块，对于NLOS使用有偏卡尔曼滤波，对于LOS使用标准卡尔曼滤波
%% 输入参数列表
%  x    输入距离观测值序列，1×N的行向量
%  X0 预测序列的初始值，1×2的列向量，包括距离和径向速度两个分量
%  P0 预测误差矩阵的初始值，2×2的矩阵
%  Phi 状态转移矩阵,2×2的矩阵
%  Gamma 噪声输入矩阵，2×1的矩阵
%  Q    输入噪声协方差矩阵，1×1的矩阵
%  H    观测矩阵，1×2的向量
%  R    观测噪声协方差矩阵，1×1的矩阵
%% 输出参数列表
%  X    预测输出值
%  Flag  NLOS标记，为1表示LOS，为0表示非视距
%%
N=length(x);
X=zeros(1,N);
X(1)=X0(1);
Flag=ones(N,1);
for i=2:N
if i>15%因为检测区间为15个样本
      YB=x((i-15)

i));%待检测的样本
%YB=x((i-15)

i))-X((i-15)

i));改成这个以后，无论怎么调整参数都不收敛
      YBstd=std(YB);
else
      YBstd=0;
end
if YBstd>3*sqrt(SIGMAD)%如果局部样本标准差大于三倍（可改）观测误差的标准差，则判断为NLOS
      Flag(i)=0;
      %设置调整参数
      lambda=1.4;
      %由状态方程得到的预测值
      X1=Phi*X0;
      %计算上述预测的协方差矩阵
      P1=Phi*P0*(Phi')+Gamma*Q*(Gamma');
      %计算滤波增益（加权系数）
      K=P1*(H')*inv(Q*P1*(H')+lambda*R);
      %计算观察值
      Y=x(i)+lambda*R;
      %加权得到滤波输出值
      X2=X1+K*(Y-S*X1-SIGMA_NLOS);
else
      %由状态方程得到的预测值
      X1=Phi*X0;
      %计算上述预测的协方差矩阵
      P1=Phi*P0*(Phi')+Gamma*Q*(Gamma');
      %计算滤波增益（加权系数）
      K=P1*(H')*inv(P*P1*(H')+R);
      %计算观察值
      Y=x(i)+R;
      %加权得到滤波输出值
      X2=X1+K*(Y-H*X1);
end
%记录和更新
P2=([1,0;0,1]-K*H)*P1;
X(i)=X2(1);
X0=X2;
P0=P2;
end

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