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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于UWB技术的区域定位方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115586490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110699657.1，技术领域涉及：G01S5/02；该发明授权基于UWB技术的区域定位方法及系统是由金涛;蔡政宇;凌威;秦泗甜设计研发完成，并于2021-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于UWB技术的区域定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及超宽带通信技术领域，具体的说是一种通过UWB信号实现定位基站和定位标签之间的距离观测，获取的距离信息经过标签集成的定位算法实时处理后，可实时显示标签位置及运动轨迹信息的基于UWB技术的区域定位方法及系统，首先，采用卡尔曼滤波算法，对于获取的TOA测距值进行滤波，以减小信号到达时间测量值中的非视距误差干扰，提升测距的稳定性；其次，将滤波后的距离测量值使用Chan算法去的初步的位置估计值；最后，通过改进观测向量的UKF算法对初步定位结果进行二次滤波处理，得到精确定位。

本发明授权基于UWB技术的区域定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于UWB技术的区域定位方法，其特征在于，首先，采用卡尔曼滤波算法，对于获取的TOA测距值进行滤波，以减小信号到达时间测量值中的非视距误差干扰，提升测距的稳定性；其次，将滤波后的距离测量值使用Chan算法去的初步的位置估计值；最后，通过改进观测向量的UKF算法对初步定位结果进行二次滤波处理，得到精确定位； 所述改进观测向量的UKF算法滤波实现过程如下： 步骤3-1：初始化，设在状态向量x的初始状态的均值已知的情况下，由（1）表示，初始的方差P0由（2）表示，初始状态的均值未知，计算中选择对初始化为零向量，对协方差矩阵P0初始化为单位矩阵，其中X0表示初始状态向量，P0表示的是初始状态的估计误差协方差矩阵，下标0对应的是系统在0时刻的状态和协方差，Xk为k时刻的系统状态向量，Pk为k时刻的系统状态的估计误差协方差矩阵；（1）， （2），步骤3-2：根据状态分布的均值和协方差，选取Sigma点：表示次序为0的Sigma点，表示次序为i的Sigma点，3到（5）三个式子将个Sigma点如何产生都表达了出来，n为系统状态向量x的维度，决定了Sigma点的散布程度，取为0.01： （3）， （4）， （5）， 式中，总共计算个Sigma点，参数用来缩放，以降低总体预测误差，决定了采样点的分布状态，的取值需要确保矩阵为半正定，通常取为0； 步骤3-3：计算Sigma点权值： （6）， 其中，下标为m表示均值对应的权值，下标为c表示协方差对应的权值，上标表示采样点的次序，待选参数要求非负，可将高阶项的动差合并，这样便把高阶项对精度的影响考虑在内，状态变量在高斯分布时，为最佳值； 步骤3-4：Sigma点集的一步预测：为依据系统k时刻的状态量对k+1时刻的状态估计，是一步预测得到的状态量估计，所产生的Sigma点集，为k+1时刻的状态转移函数，（7）， 步骤3-5：系统状态量预测及协方差矩阵： （8）， （9）， 步骤3-6：根据状态量预测再次进行无迹变换得到新的Sigma点集： （10）， 步骤3-7：计算观测量的预测：是对k+1时刻观测量的预测，所产生的i个点集，h为观测函数，是对k+1时刻的系统状态量的一步估计，所产生的Sigma点集，（11）， 步骤3-8：加权求和得到Sigma点集的观测预测以及系统预测均值和协方差：由（11）得到的Sigma点集的观测预测值，通过加权求和得到对系统观测量即预测估计的均值和协方差，其实为，表示均值的加权系数，表示观测值估计的误差协方差矩阵；（12）， （13）， （14）； 步骤3-9：卡尔曼增其矩阵计算：（15）， 步骤3-10：系统状态和协方差更新：为系统k+1时刻的状态量估计即最终估计，为状态量的一步估计，为卡尔曼增益，为真实的观测值，在系统中UKF的真实观测值为Chan算法得到的目标位置x、y坐标，为是对k+1时刻观测量的预测，为k+1时刻系统的估计误差协方差矩阵，为一步预测的误差协方差矩阵，为观测量估计误差的协方差矩阵， （16），（17）。

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