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基于AOA和TDOA混合算法的室内定位代码

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简介:
本代码实现了一种结合角度-of-arrival(AOA)与到达时间差(TDOA)的混合算法,用于提高室内物体或人员定位精度。适合研究与开发使用。 一个关于室内定位的代码采用了AOA TDOA混合定位的方法。

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  • AOATDOA
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    本代码实现了一种结合角度-of-arrival(AOA)与到达时间差(TDOA)的混合算法,用于提高室内物体或人员定位精度。适合研究与开发使用。 一个关于室内定位的代码采用了AOA TDOA混合定位的方法。
  • TDOAAOA三维(2012年)
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    本文提出了一种结合到达时间差(TDOA)与到达角度(AOA)信息的混合三维定位算法,旨在提高无线传感器网络中的定位精度。通过实验验证了该方法在复杂环境下的有效性及鲁棒性。 基于Chan算法,提出了一种改进的到达时间差(TDOA)和到达角(AOA)混合三维定位算法。该方法的核心在于将二维空间中的Chan算法扩展至三维环境,并通过在TDOA误差方程组中加入AOA误差方程,形成一个非线性方程组来解决三维定位问题。为了克服二值根模糊性的挑战,首先运用加权最小二乘法(WLS)获取初始位置估计;随后根据所得到的初始解的相关特性,并借助约束加权最小二乘(CWLS)算法进行修正处理,以进一步优化该估计结果;最后通过计算拉格朗日因子来确定最终的位置定位。仿真测试表明,相较于直接将二维空间中的Chan算法应用到三维问题上,本方法具有明显的优势。
  • RSSAOA可见光
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    本研究提出了一种结合随机采样一致性(RSS)与到达角(AOA)技术的新型室内可见光定位方法,旨在提高室内环境下的定位精度。 为解决室内可见光定位精度不足的问题,本段落提出了一种基于接收信号强度与到达角度(RSSAOA)信息的混合算法来进行三维空间内的精确室内定位。该方法结合了距离数据和方向数据,并运用最小二乘准则(LS),构建了一个优化目标函数来提升位置估计的准确性。对于非凸的目标函数情况,通过转换成广义信赖域子问题(GTRS)的形式求解,确保找到全局最优解。 根据数值仿真的结果,在一个5米×5米×3米的室内环境中进行二维定位测试时,选择20×20个点作为样本点。实验结果显示平均定位误差仅为8.7厘米。进一步地,在三维动态目标追踪场景中应用该算法后发现,无论是水平方向还是垂直方向均能实现高精度的定位效果。
  • TDOAAOA(2010年)
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    本文提出了一种结合时差测距(TDOA)与角度-of-arrival(AOA)技术的创新性室内定位方法,有效提升了定位精度。 针对地面辐射源目标的定位问题,提出了一种TDOA/ AOA联合定位算法。该方法将一个传感器放置在地面上的一个固定平台上,测量辐射源相对于此传感器的方位角与俯仰角;同时,在另一个运动平台上的传感器根据不同时间点获取不同的时差量测值,并据此建立求解目标位置估计值的最小二乘法模型。仿真结果显示:该算法能够显著提高系统的定位精度,尤其是在使用更多TDOA测量数据的情况下,其定位准确度会进一步提升。
  • TDOA
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    本研究探讨了一种基于到达时差(TDOA)的高效室内定位算法,旨在提高定位精度和系统鲁棒性,适用于多种室内应用场景。 可以用于室内的TDOA定位采用Chan算法实现,并且经过调试已经可用。
  • TDOAMatlab仿真
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    本项目提供了一套基于到达时差(TDOA)算法的室内定位系统Matlab仿真代码。通过精确的时间测量技术实现高精度定位,适用于研究与教学用途。 用于室内定位的TDOA算法MATLAB仿真代码包括Chan氏算法、Taylor算法以及卡尔曼滤波算法,并且包含基于卡尔曼滤波改进的奇异值抛弃法及整体偏移法,同时考虑了非视距(NLOS)因素的影响。
  • 无线TDOAAOATOA源
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    本资源提供多种无线定位技术的核心算法源码,包括TDOA(时差定位)、AOA(角度-of-arrival)及TOA(到达时间),适用于研究与开发。 所有算法都包含无线定位算法源代码,包括TDOA、AOA和TOA。
  • TDOAChan
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    本文探讨了在室内TDOA(到达时间差)定位技术中应用的Chan算法,分析其原理、优势及局限性,并讨论其优化方法。 本段落档探讨了在室内非视距(NLOS)环境下使用的定位算法,并采用了TDOAchan算法进行设计。
  • TDOAMatlab仿真RAR文件
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    本RAR文件包含基于到达时间差(TDOA)算法的室内定位系统Matlab仿真源码,适用于研究与教学用途,帮助用户理解和实现高精度室内定位技术。 用于室内定位的TDOA算法matlab仿真代码.rar
  • NLOS环境下TDOA
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    本研究聚焦非视距(NLOS)环境下的室内定位挑战,提出了一种创新的基于到达时间差(TDOA)的算法,旨在提高定位精度和可靠性。 NLOS环境中用于TDOA测量的室内定位算法。