农业机械学报

作者：张兆国，朱时亮，王法安，解开婷，张炅昊，李漫漫

单位：昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学,

关键词：温室;精确定位;超宽带;改进自适应卡尔曼滤波

基金：国家重点研发计划项目（2022YFD2002004）

针对农业温室环境中，由于超宽带（Ultra -wideband, UWB）定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题，本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波（Improved adaptive Kalman filter，IAKF）算法的UWB定位技术。首先，引入异常检测机制，以识别滤波过程中的发散现象；进而，通过实时更新量测噪声协方差矩阵，抑制滤波发散，在噪声强波动情况下增强算法适应性；同时，开展3种不同环境噪声下仿真定位试验，对比分析UWB、IAKF、自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman filter，AKF）及卡尔曼滤波（Kalman filter，KF）算法性能。仿真结果表明，IAKF算法展现出更强的适应性及鲁棒性。以自主开发农用履带车辆为定位载体，于农业温室环境中开展UWB定位试验。试验结果表明，温室环境中，履带车辆在视距（Line of sight，LOS）和非视距（Non line of sight，NLOS）场景下，较AKF和KF算法，IAKF算法定位精度分别提高22.2%、13.0%和20.0%、15.4%。

来源：2025年第3期

《农业机械学报》期刊编辑部

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