基于改进KF的Chan-Taylor三维室内定位算法

来源：电子测量技术杂志2026年第5期北京时间：

作者：侯华，许金倩，王殿成，王妍

单位：河北工程大学信息与电气工程学院 邯郸 056038

摘要：针对多径干扰以及非视距传播导致三维定位精度低的问题，本文提出一种基于自适应卡尔曼滤波的Chan-Taylor融合定位算法。该算法首先利用改进的KF算法对基于TDOA的测量值进行预处理以抑制噪声干扰；然后采用Chan算法和Taylor算法分别对预处理结果进行位置解算，得到初始位置估计；最后以Chan算法求解得到的初始位置估计与Taylor算法求解得到的初始位置估计之差作为迭代触发条件，若该差值超出设定阈值，则进入Taylor迭代；否则，直接输出初始位置估计。仿真实验表明，与Chan算法、KF-Chan算法、Chan-Taylor算法和加权ChanTaylor算法的定位精度相比，本文算法的定位精度分别提升了87.64%、75.95%、53.52%和40.30%。

关键词：三维定位;自适应卡尔曼滤波算法;融合定位算法;Chan算法;Taylor算法

基金资助：中央引导地方科技发展资金项目(236Z0401G)、河北省自然科学基金-京津冀基础研究专项(F2024402027)资助