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Dado que el posicionamiento de alta precisión UWB en entornos NLOS se ha convertido en uno de los temas candentes en la investigación de posicionamiento en interiores, este documento presenta en primer lugar un método para el suavizado de datos de rango originales basado en el filtro de Kalman mediante el análisis del error de rango causado por las señales UWB en entornos LOS y NLOS. Luego, estudia un método de fusión de posicionamiento UWB e IMU montado en el pie con la integración de un filtro de partículas con filtro de Kalman extendido. Este método adopta el algoritmo EKF en la ecuación cinemática del algoritmo de filtros de partículas para calcular la posición de cada partícula, que es similar a la manera de ejecutar (número de partículas) filtros de Kalman extendidos, y supera las desventajas de la falta de conformidad entre la ecuación cinemática y la ecuación de observación, así como el problema de degeneración de muestras bajo la condición no lineal del algoritmo estándar de filtros de partículas. La comparación con el algoritmo de posicionamiento IMU montado en el pie, el algoritmo de posicionamiento UWB basado en optimización, el algoritmo de posicionamiento UWB basado en filtro de partículas y el algoritmo de fusión IMU/UWB basado en filtro de partículas muestra que nuestro algoritmo funciona muy bien en entornos LOS y NLOS. Especialmente en un entorno NLOS, nuestro algoritmo puede utilizar mejor la trayectoria de posicionamiento IMU montada en el pie mantenida por cada partícula para debilitar la influencia del error de rango causado por el bloqueo de la señal. Supera a los otros cuatro algoritmos descritos anteriormente en cuanto al error promedio y máximo de posicionamiento.
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