基于强化学习与粒子滤波的融合定位方法、介质及设备

本发明涉及无线定位技术领域技术领域，具体涉及一种基于强化学习与粒子滤波的融合定位方法，包括S1：选取两个有效基站作为基站一和基站二；S2：初始化UWB与行人航迹推算的模型参数；S3：预测得到t时刻的粒子状态；S4：引入强化学习算法自适应选取测距标准差；S5：根据测距标准差更新t时刻的粒子权重wt得到粒子权重wt'；S6：确定重采样阈值，若有效粒子数小于重采样阈值，则进行重采样得到粒子权重w”t，进入S7；否则令w”t＝w't直接进入S7；S7：采用粒子滤波算法输出t时刻的定位结果；令t＝t+1，筛选最优的两个基站作为新的基站一和基站二，返回至S2。本发明引入强化学习算法，自适应选择测距标准差以及两个基站，提高融合定位系统的精度与鲁棒性。