二极管钳位型NPC逆变并网仿真（SPWM） Matlab 2021a 2016b均可 采用双环...
2025/12/31 18:09:20
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🔥内容介绍
最近在研究多车辆定位技术的过程中，我接触到了一种非常实用且高效的方案——基于卡尔曼滤波的GNSS-UWB融合定位。在深入了解它之前，我和大家一样，对单一定位技术的局限性深有体会。但随着研究的深入，我被这种“1+1>2”的信息融合思路和优秀的定位性能所吸引。
基于卡尔曼滤波的GNSS-UWB融合定位，简单来说，是将全球导航卫星系统（GNSS）和超宽带技术（UWB）的定位信息，通过卡尔曼滤波算法进行融合处理。这就好比给车辆定位系统配备了“双感知+智能大脑”，既发挥两种定位技术的优势，又通过滤波算法弥补各自缺陷。GNSS技术能实现广域范围的定位，不受距离限制，适配车辆高速行驶场景，具有覆盖范围广、通用性强等特点；而UWB技术则凭借超宽频带特性，拥有定位精度高、抗干扰能力强、穿透性好的优势，在室内、隧道、城市峡谷等GNSS信号薄弱区域表现突出。卡尔曼滤波算法作为核心融合工具，能对两种定位信息进行实时状态估计和噪声抑制，通过预测-更新的迭代过程，有效融合GNSS的广域适配性和UWB的高精度特性，最终实现全场景、高可靠、高精度的多车辆定位。
揭开GNSS-UWB融合定位的神秘面纱
（一）融合定位的核心构成要素
基于卡尔曼滤波的GNSS-UWB融合定位系统，主要由三大核心要素构成——GNSS定位模块、UWB定位模块和卡尔曼滤波融合模块。这三者就像是搭建高精度定位系统的“三大基石”，各自承担独特职责，又紧密协同工作。
先来说说GNSS定位模块，它的核心是通过接收多颗卫星的导航信号，计算车辆的三维坐标、速度和时间信息。我们常见的GPS、北斗卫星导航系统都属于GNSS技术范畴。其工作原理是基于卫星与车辆之间的距离测量，通过三角定位法确定车辆位置——至少需要接收4颗卫星的信号，才能完成三维定位（经度、纬度、海拔）。在开阔场景下，GNSS定位能轻松实现米级精度，完全满足车辆高速行驶时的定位需求。比如在高速公路上，车辆通过GNSS模块就能实时获取自身行驶位置，为自动驾驶、路径规划提供基础数据。但GNSS也有明显短板：当车辆行驶到隧道、地下车库、城市高楼密集区等场景时，卫星信号会被遮挡或反射，导致定位精度急剧下降，甚至出现定位中断的情况。
再看看UWB定位模块，它基于超宽带无线通信技术，通过发送和接收纳秒级的极窄脉冲信号来实现定位。UWB定位的核心原理主要有两种：一是飞行时间（TOF）法，通过测量信号在发射端（车辆）和接收端（基站）之间的传播时间，结合电磁波传播速度计算两者距离；二是到达时间差（TDOA）法，通过多个基站接收同一信号的时间差，确定车辆的位置坐标。UWB技术的最大优势就是定位精度高，能轻松实现厘米级定位，而且抗多径干扰能力强——即使在复杂环境中，窄脉冲信号也能有效穿透障碍物，减少反射信号的影响。比如在地下车库中，UWB基站可以精准定位车辆位置，帮助自动驾驶车辆完成泊车任务。但UWB也存在局限性：其信号传播距离较短，一般在10-100米范围内，而且需要部署一定数量的基站，不适合在广域开放场景下单独使用。
（二）核心融合策略：卡尔曼滤波的工作机制
GNSS-UWB融合定位并非简单地将两种定位结果相加，而是通过卡尔曼滤波算法实现“智能互补”的融合处理。具体来说，卡尔曼滤波通过“预测-更新”的迭代过程，对GNSS和UWB的定位数据进行实时优化，最终输出稳定、精准的定位结果。在融合过程中，卡尔曼滤波首先根据车辆的历史运动状态（如速度、加速度），建立状态方程，预测出当前时刻车辆的理论位置；然后将GNSS和UWB的实际定位数据作为观测值，通过观测方程对预测结果进行修正。
这种融合策略的核心价值在于噪声抑制和优势互补。GNSS定位数据在开阔场景下稳定性好，但存在随机噪声；UWB定位数据精度高，但在信号边缘区域可能出现波动。卡尔曼滤波能通过协方差矩阵的动态调整，自动分配两种定位数据的权重——比如在开阔场景下，给GNSS数据分配更高权重，保证定位的广域适配性；在遮挡场景下，自动提升UWB数据的权重，确保定位精度不下降。同时，当其中一种定位技术出现故障（如GNSS中断、UWB基站故障）时，卡尔曼滤波能基于历史数据和另一种定位数据继续输出可靠结果，提升系统的鲁棒性。比如在车辆从高速公路驶入隧道的过程中，GNSS信号逐渐减弱，卡尔曼滤波会逐步降低GNSS数据权重，提升UWB数据权重，实现定位结果的平滑过渡，避免出现定位跳变的情况。
GNSS-UWB融合定位的优势展现
（一）定位精度与稳定性双提升
基于卡尔曼滤波的GNSS-UWB融合定位，在定位精度和稳定性上展现出了显著优势，这一点在众多实车测试中都得到了充分验证。为了更直观地感受这种优势，我们可以参考一组实车测试数据：在城市综合道路场景下（包含开阔路段、高楼密集区、短隧道），将融合定位方案与单一GNSS定位、单一UWB定位进行对比。测试结果显示，融合定位方案的定位精度稳定在0.5-1.5米，而单一GNSS定位在高楼密集区精度下降至3-5米，短隧道内直接中断；单一UWB定位在开阔路段因基站覆盖不足，精度波动至2-3米。
（二）全场景适配能力显著增强
融合定位方案最核心的优势之一，就是突破了单一定位技术的场景限制，实现了全场景覆盖。这得益于GNSS和UWB的优势互补，以及卡尔曼滤波的动态权重分配能力。在实际应用中，这种全场景适配能力尤为重要——对于自动驾驶、智能交通等领域来说，车辆行驶场景复杂多变，任何一段路的定位失效都可能引发安全风险。以自动驾驶配送车为例，它需要从郊区仓库出发，经过高速公路、城市主干道、小区内部道路，最终到达地下车库完成卸货。单一GNSS定位在地下车库失效，单一UWB定位在高速公路无法覆盖，而融合定位方案能全程稳定输出精准定位：高速公路上依赖GNSS保障广域定位，城市主干道通过卡尔曼滤波平衡GNSS和UWB数据应对高楼遮挡，小区内部道路依靠UWB实现厘米级精准行驶，地下车库则完全由UWB支撑定位。这种全场景适配能力，为自动驾驶技术的落地提供了关键的定位保障。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
for epoch=1:length(OBS1_PL)
%% calculate satellite position and clock offset
[mea1,satpos1,dsatpos1,prn1] = get_dataPL(NAV,OBS1_PL(epoch)); % 第一辆车
[mea2,satpos2,dsatpos2,prn2] = get_dataPL(NAV,OBS2_PL(epoch));
[mea3,satpos3,dsatpos3,prn3] = get_dataPL(NAV,OBS3_PL(epoch));
%% prior information
if epoch == 1
Xk1 = [trj1xyz(epoch,2:4).';zeros(3,1)];
Xk2 = [trj2xyz(epoch,2:4).';zeros(3,1)];
Xk3 = [trj3xyz(epoch,2:4).';zeros(3,1)];
% initial epoch using LS
[pos1,flag1] = LS_localize(Xk1,mea1.prange,satpos1,dsatpos1,Rsat);
[pos2,flag2] = LS_localize(Xk2,mea2.prange,satpos2,dsatpos2,Rsat);
[pos3,flag3] = LS_localize(Xk3,mea3.prange,satpos3,dsatpos3,Rsat);
% prior information
pri_EKF(1).pos = pos1;pri_EKF(2).pos = pos2;pri_EKF(3).pos = pos3;
pri_EKF(1).Ppos = blkdiag(30^2*eye(6));pri_EKF(2).Ppos = blkdiag(30^2*eye(6));pri_EKF(3).Ppos = blkdiag(30^2*eye(6));
pri_M = pri_EKF;
pri_FDE = pri_EKF;
pri_PLBP = pri_EKF;
pri_VBRDCL = pri_EKF;
pri_NGa = pri_EKF;
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化
电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型
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