测绘通报２０２３年第２期引文格式：胡荣明，苏瑞鹏，竞霞，等．融合改进小波去噪与Ｔ⁃Ｔａｙｌｏｒ的井下定位算法［Ｊ］．测绘通报，２０２３（２）：４６⁃５１．ＤＯＩ：１０．１３４７４／ｊ．ｃｎｋｉ．１１⁃２２４６．２０２３．００３９．融合改进小波去噪与Ｔ⁃Ｔａｙｌｏｒ的井下定位算法胡荣明，苏瑞鹏，竞霞，米晓梅，郑将乐（西安科技大学测绘科学与技术学院，陕西西安７１００５４）摘要：针对超宽带井下定位方法中，信号易受到非视距（ＮＬＯＳ）误差的影响，导致定位算法的精确度与环境适应性较差的问题，本文提出了一种融合改进小波去噪和Ｔ⁃Ｔａｙｌｏｒ算法的井下定位算法。对原始测距值进行降噪处理，抑制ＮＬＯＳ误差对定位的影响；同时引入三球交会算法，将其作为Ｔａｙｌｏｒ算法的初始算法，确保Ｔａｙｌｏｒ算法收敛的同时，增强定位算法在井下复杂环境的定位精度与环境适应性；通过蒙特卡罗仿真试验进行验证。结果表明，融合算法能够在一定程度上降低测距误差，增强算法对于复杂环境的适应性，提高定位精度，在ＮＬＯＳ环境下较Ｃ⁃Ｔａｙｌｏｒ算法有更高的定位精度与抗噪声性能。经实地定位试验验证，融合算法平均定位精度相比于Ｃ⁃Ｔａｙｌｏｒ算法有一定程度的提升，提高了３７.３％。关键词：超宽带；井下定位；ＮＬＯＳ；改进小波去噪；Ｔ⁃Ｔａｙｌｏｒ算法；精度分析中图分类号：Ｐ２２８文献标识码：Ａ文章编号：０４９４⁃０９１１（２０２３）０２⁃００４６⁃０６ＡｄｏｗｎｈｏｌｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇｉｍｐｒｏｖｅｄｗａｖｅｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｎｄＴ⁃ＴａｙｌｏｒＨＵＲｏｎｇｍｉｎｇ，ＳＵＲｕｉｐｅｎｇ，ＪＩＮＧＸｉａ，ＭＩＸｉａｏｍｅｉ，ＺＨＥＮＧＪｉａｎｇｌｅ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｍａｔｉｃｓ，Ｘｉ'ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ'ａｎ７１００５４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｄｏｗｎｈｏｌｅｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈａｔｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｓｉｍｐｒｏｖｅｄｗａｖｅｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｎｄｔｈｅＴ⁃Ｔａｙｌｏｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｓｉｇｎａｌｉｓｓｕｓｃｅｐｔｉｂｌｅｔｏｎｏｎｌｉｎｅｏｆｓｉｇｈｔ（ＮＬＯＳ）ｅｒｒｏｒｓｉ...
