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摘要
卫星定位系统因其能够提供高精度、全天候的定位服务而深受人们的欢迎，但是在室内环境中，由于建筑物的遮挡，卫星定位系统无法在室内提供高精度定位服务。随着万物互联时代的到来，人们对室内定位技术展开了研究。近年来，室内定位技术层出不穷，例如蓝牙定位、UWB定位等。目前，随着5G技术的成熟以及5G基站的密集化部署，促进了基于5G技术的室内定位的发展。影响室内定位精度的难点之一就是非视距传播（NLOS）和多径效应引起的误差，而毫米波通信作为5G关键技术之一，因其具有高频带和高带宽的特性，有利于提高多径分辨率，可提高到达时间差（TDOA）测量的精度。为抑制NLOS和多径效应引起的误差，本文对基于5G室内定位的Kalman-Chan融合算法展开了研究，即先利用卡尔曼算法对观测量进行距离重构，再结合Chan算法对用户位置进行估算，经过大量试验验证证明，该融合算法可使二维平面上的定位精度达到0.31 m。
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