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TDOA与AOA联合定位算法及其应用研究

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简介:
本文探讨了TDOA(到达时间差)和AOA(到达角)相结合的定位技术,提出了一种新的联合定位算法,并深入分析其在不同场景下的应用前景。 TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法是一种利用时间差测距和角度测角技术结合扩展卡尔曼滤波方法进行位置估计的技术。这种方法通过改进卡尔曼滤波器来适应非线性系统,从而提高定位精度和鲁棒性。

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  • TDOAAOA
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    本文探讨了TDOA(到达时间差)和AOA(到达角)相结合的定位技术,提出了一种新的联合定位算法,并深入分析其在不同场景下的应用前景。 TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法是一种利用时间差测距和角度测角技术结合扩展卡尔曼滤波方法进行位置估计的技术。这种方法通过改进卡尔曼滤波器来适应非线性系统,从而提高定位精度和鲁棒性。
  • 基于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。
  • 基于TDOA
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    本论文聚焦于时差定位技术(TDOA),深入探讨并优化了其在无线传感器网络中的应用算法,旨在提高定位精度与效率。 无线传感器网络可以视为由数据获取网路、数据分布网络以及控制管理中心三部分构成的系统。其主要组成部分是集成了传感器、数据处理单元及通信模块的节点设备,这些节点通过自组织协议构建一个分布式网络,并将采集的数据经过优化后通过无线电波传输至信息处理中心。因此,该系统的最关键部位在于节点上的传感器,它的应用范围广泛面向广大用户和各类科技创新领域,其核心功能是为用户提供可靠、准确且实时的研究数据。 作为连接这个“核心”与“关键”的纽带,定位技术的重要性不言而喻。本段落首先回顾了无线传感器网络的发展历程,并研究它所能实现的各种功能;结合国内外在组网方式等各个领域的研究成果现状进行分析,在此过程中确定了研究方向;最终通过深入探讨选择了定位算法作为突破口,从而推动后续的研究工作进一步展开。
  • 基于TDOAAOA的混三维(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。
  • 基于AOATDOA的室内代码
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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。
  • 基于TDOAAOA的煤矿井下三维
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    本研究探讨了一种结合到达时间差(TDOA)与角度(AOA)技术的新型煤矿井下三维定位方法,旨在提高矿工救援及安全管理中的位置追踪精度。通过优化算法实现高可靠性、低延迟的目标定位,为保障地下作业安全提供关键技术支撑。 为解决煤矿井下现有定位算法精度不足的问题,并考虑到井下的特殊环境条件,提出了一种基于TDOA(到达时间差)和AOA(到达角度)的三维定位算法。该算法通过巷道中的传感器基站测量未知节点发出信号的时间差及不同基站之间的相对角度来确定位置信息。结合这些数据与各基站已知的位置坐标,可以精确计算出未知节点的具体坐标。仿真结果表明,这种基于TDOA和AOA的组合方法能够有效减少噪声干扰和随机误差的影响,从而提高定位精度。
  • 圆周(TOA)、双曲线(TDOA)角度(AOA)含MATLAB代码.zip
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    本资源包含圆周定位(TOA)、双曲线定位(TDOA)和角度定位(AOA)的详细解析及其混合定位方法,并提供完整的MATLAB实现代码。适合研究者学习和应用。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容:标题所示的内容介绍可以通过点击博主头像查看更多博客来获取。 适合人群:本科和硕士等教研学习使用 博客简介: 热爱科研的MATLAB开发者,致力于修心与技术同步提升。欢迎对MATLAB项目有兴趣的朋友进行合作。 团队专注于以下领域算法的研究改进: 1. 智能优化算法及应用: 1.1 改进智能优化算法(单目标和多目标) 1.2 生产调度研究 - 装配线调度、车间调度、生产线平衡及水库梯度调度等。 1.3 路径规划: - TSP,TSPTW问题;各类车辆路径规划如VRP, VRPTW和CVRP;机器人与无人机的三维路径规划以及多式联运问题研究; 1.4 三维装箱求解 1.5 物流选址研究:包括背包问题、物流选址及货位优化等。 2. 神经网络回归预测,时序预测和分类清单: 包括BP, LSSVM,SVM,CNN,ELM,KELM,Elman,LSTM,RBF,DBN,FNN,DELM,BiLstm宽度学习、模糊小波神经网络及GRU等。 3. 图像处理算法: 从图像识别(如车牌,交通标志,发票和身份证的识别)、病灶检测到水果蔬菜分类;以及图像分割、去噪、融合配准增强压缩重建技术。 4. 信号处理: 包括信号识别与检测, 嵌入提取及故障诊断等。 5. 元胞自动机仿真: 模拟交通流,人群疏散和病毒扩散等现象的建模研究。
  • 无线TDOAAOA和TOA源代码
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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。
  • TDOA的探.doc
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    本文档探讨了TDOA(到达时间差)定位技术的基本原理及其在无线通信和传感器网络中的应用。通过分析不同场景下的实验数据,研究了如何提高该算法的精度与稳定性,并讨论了其面临的挑战及未来发展方向。 TDOA 定位算法研究 本段落探讨了基于时间差-of-arrival(TDOA)的定位技术及其在无线传感器网络、机器人导航、自动驾驶及智能家居等领域中的应用。 1. 无线传感器网络概述 无线传感器网络由数据获取网路、数据分布网络和控制管理中心组成,集成有传感器、数据处理单元以及通信模块的节点是其主要组成部分。这些节点通过协议自组织成一个分布式网络,并将采集到的数据经过优化后利用无线电波传输给信息处理中心。 2. TDOA 定位算法原理 TDOA定位技术依赖于信号在不同节点间传播的时间差异来确定位置,分为基于测距和非测距两种类型。该方法通过测量信号到达多个已知位置的接收器之间的时间差,计算出未知目标的位置信息。 3. TDOA 定位算法分类 TDOA定位技术主要包括三种:查恩法、最小二乘法以及加权最小二乘法。每种算法都有各自的优缺点,在实际应用中需要根据具体情况进行选择。 4. 优化 TDOA 定位算法 为了提高定位精度,可以采用质心加权处理等方法对TDOA定位技术进行改进。这种方法能够减少节点间的误差,并增强系统的准确性。 5. 实验结果 通过Matlab软件仿真测试证明了经过质心加权处理的TDOA定位算法在实际应用中的可行性与有效性。大量实验数据表明,该算法显著提升了定位精度和稳定性。 6. 应用前景 随着技术的进步与发展,TDOA 定位算法将在无线传感器网络、机器人导航、自动驾驶以及智能家居等众多领域展现出广阔的应用潜力,为用户提供更可靠且精准的服务。
  • TDOA中CRLB的
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    本文探讨了TDOA定位技术中的Cramer-Rao下界(CRLB)理论,分析其在提高定位精度与性能优化方面的应用价值。 TDOA定位CRLB随TDOA测量误差变化的结果。