【目的】超宽带测距误差分布表明,在存在显著重尾的情况下,高斯混合模型比简单的高斯概率包络更接近经验分布。通过传统的超界分布(Overbounding Distribution)模型获得的保护水平过于保守,会降低系统可用性。【方法】为提高系统可用性,提出了基于高斯混合模型(GMM)的超界框架来处理基于TOA(Time of Arrival)定位的超宽带测距误差样本。首先,结合EM算法获得测距误差的双组分GMM概率密度函数,并修正边界参数,使左右边界均满足双边超界条件,以构建双组分GMM形式的距离域双边超界模型。随后,基于GMM双边超界模型推导出计算位置域保护级(PL)的方法,对距离域的概率密度函数进行卷积以获得位置概率密度函数,求逆运算出PL。【结果】最后,开展实验验证应用GMM双边超界模型收紧PL的效果,采集3~93 m范围内的样本数据用于误差模型的构建,真实测试的性能评估表明,基于GMM双边超界模型比传统高斯双边超界模型计算所得的PL减小了20%以上。【结论】GMM双边超界模型能够以较小的计算成本收紧PL,增强系统可用性。
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