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融合UWB与BLE的室内定位引擎：嵌入式卡尔曼滤波算法与多源数据融合实践
文章摘要：
在室内定位领域，单一无线技术往往难以同时满足高精度、低功耗与低成本的需求。超宽带（UWB）以其厘米级测距精度著称，但受限于视距（LOS）遮挡和硬件成本；低功耗蓝牙（BLE）凭借其广泛的部署基础与低功耗特性，却面临信号波动大、精度低的挑战。本文聚焦于嵌入式平台上的卡尔曼滤波算法，探讨如何将UWB与BLE的观测数据进行深度融合，构建一个鲁棒、低延迟的室内定位引擎。 系统架构与数据流设计 定位引擎运行于一个基于ARM Cortex-M4的嵌入式微控制器上，主频168MHz，配备256KB SRAM。系统通过SPI接口连接UWB收发器（如Decawave DW3000系列），并通过BLE 5.1 S
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