有偏卡尔曼滤波器

资 源 简 介

有偏卡尔曼滤波器

详 情 说 明

有偏卡尔曼滤波器是一种针对系统偏差进行优化的状态估计算法，在无线定位领域特别适用于解决非视距传播带来的定位误差问题。传统卡尔曼滤波器假设系统噪声和观测噪声均为零均值高斯分布，但在实际无线定位场景中，非视距传播会导致测量值出现正向偏移，形成有偏噪声。

该算法的核心改进在于对系统偏差进行显式建模，通常采用两种思路：一是将偏差作为状态向量的一部分进行联合估计，二是在测量更新环节引入偏差补偿项。前者通过扩展状态空间来动态跟踪偏差量，后者则利用历史观测数据统计特性来修正当前测量值。

在定位系统实现时，有偏卡尔曼滤波器能有效区分视距和非视距测量。其创新性体现在通过偏差估计模块识别多径效应造成的信号延迟，进而降低基站测距误差对最终定位精度的影响。相比于常规卡尔曼滤波，这种改进算法在非视距环境下的定位误差可减少30%-50%。

工程应用中需注意偏差量的时变特性，建议采用滑动窗口或遗忘因子机制动态调整偏差估计值。该方法已成功应用于室内UWB定位、蜂窝网络定位等场景，尤其是存在严重多径干扰的复杂环境。