Advertisement

该代码基于LTE环境中TDOA和AOA定位算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该项目采用MATLAB编写的完整程序“final.m”作为核心文件，它构建了一个LTE通信系统，并成功生成了正交频分复用（OFDM）信号以及时延测早（TDOA）技术。此外，“TDOA.m”函数用于调用和支持上述功能，同时还包含了TOA混合与AOA混合算法，以优化蜂窝网络拓扑结构的呈现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在LTE环境下TDOA和AOA定位算法的代码实现
    优质
    本项目致力于研究并实现基于LTE环境下的TDOA（到达时间差）及AOA（到达角）定位技术。通过精确编码与算法优化，旨在提升无线网络中的设备定位精度，为物联网、智慧城市等领域提供技术支持。 我的毕设代码使用了MATLAB编写。其中，`final.m`是主文件，用于搭建LTE系统并生成OFDM信号；另一个重要的函数文件为`TDOA.m`，该文件中实现了TOA与AOA的混合算法，并且我还绘制了蜂窝网络的拓扑结构图。
     
  • 基于AOA和TDOA混合算法的室内定位代码
    优质
    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。
     
  • 无线定位算法的TDOA、AOA和TOA源代码
    优质
    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。
     
  • 基于TDOA和AOA的联合定位算法（2010年）
    优质
    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和AOA的混合三维定位算法（2012年）
    优质
    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。
     
  • NLOS环境下基于TDOA的室内定位算法
    优质
    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。
     
  • 基于TDOA-AOA的扩展卡尔曼滤波定位算法MATLAB源码
    优质
    本项目提供了一种结合到达时间差(TDOA)和到达角(AOA)信息的扩展卡尔曼滤波(EKF)定位算法的MATLAB实现，适用于室内高精度定位系统的研究与开发。 TDOA_AOA定位的扩展卡尔曼滤波算法MATLAB源代码。
     
  • 基于TDOA-AOA的扩展卡尔曼滤波定位算法MATLAB源码
    优质
    本项目提供了一种结合到达时差(TDOA)和角度-of-arrival(AOA)信息的扩展卡尔曼滤波(EKF)定位算法的MATLAB实现，适用于无线传感器网络中的节点精确定位。 关于TDOA_AOA定位的扩展卡尔曼滤波算法的MATLAB源代码。
     
  • 基于TDOA-AOA的扩展卡尔曼滤波定位算法.rar
    优质
    本资源提供了一种结合时间差和角度差信息的高精度定位方法，适用于室内或复杂环境下的目标追踪与导航。通过融合TDOA-AOA技术，并采用扩展卡尔曼滤波优化算法实现高效、准确的位置估算。 《基于TDOA_AOA定位的扩展卡尔曼滤波算法详解》 TDOA（Time Difference of Arrival）和AOA（Angle of Arrival）是无线通信领域中常用的定位技术，主要用于确定移动设备的位置。这两种方法结合使用，可以提高定位精度，在多基站、多路径传播环境下效果尤为显著。本段落将深入探讨基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的TDOA_AOA定位算法。 TDOA是指信号到达不同接收点的时间差，通过计算多个接收站接收到信号的时间差，可以推算出目标与各个接收站之间的几何距离。而AOA则是测量信号到达接收天线的角度，从而确定目标相对于接收站的方向。结合这两种信息，理论上可以唯一确定目标的位置。 然而，在实际应用中由于存在测量误差，单纯依赖TDOA或AOA的数据往往不足以提供精确的定位结果。此时需要引入有效的数据融合和估计方法，扩展卡尔曼滤波（EKF）就是一种有效的方法。 扩展卡尔曼滤波是卡尔曼滤波在非线性系统中的应用。它是一种递归最优估计方法，能有效处理随机过程中的噪声与不确定性。对于非线性系统，通过将模型进行线性化来适应于卡尔曼框架中使用EKF实现动态系统的状态估计。 TDOA_AOA定位算法采用的EKF工作流程如下： 1. **初始化**：设置初始状态估值和状态协方差矩阵以描述初始位置的不确定性。 2. **预测步骤**：根据上一时刻的状态及系统动力学模型，预测下一时刻的状态。对于目标运动模式，可能包括匀速直线或更复杂的动态变化。 3. **更新步骤**：利用新的TDOA与AOA观测数据通过线性化观察模型来更新状态估计。这里的观测模型通常涉及距离和角度的非线性函数。 4. **协方差矩阵更新**：根据新观测信息不确定性，调整反映状态预测不确定性的协方差矩阵。 5. **重复步骤3和4**：每次接收到新的数据时执行上述过程直至系统稳定或达到预定迭代次数为止。通过不断融合TDOA与AOA的最新测量结果，EKF能够逐步优化目标位置估计值，并提高定位精度及鲁棒性。 本段落提供的压缩包文件“TDOA_AOA定位的扩展卡尔曼滤波.m”中包含了具体的MATLAB实现代码，读者可以通过阅读和运行这些代码进一步理解EKF在TDOA与AOA融合中的应用细节。这包括非线性模型的线性化处理及如何使用MATLAB环境构建执行EKF算法。 总结而言，基于扩展卡尔曼滤波器的TDOA_AOA定位方法是一种有效的高精度定位技术，能够有效减少由于测量误差引起的不确定性影响，并提高定位系统的准确性和鲁棒性。这对于无线通信、物联网以及自动驾驶等领域具有重要的理论和实践意义。
     
  • 基于TDOA和AOA的扩展卡尔曼滤波定位跟踪算法Matlab源码
    优质
    本项目提供了一种结合到达时间差(TDOA)与到达角度(AOA)信息的扩展卡尔曼滤波(EKF)定位跟踪算法，适用于精准定位需求场景。采用MATLAB实现，包含详细注释和示例数据，便于学术研究及工程应用。 TDOA/AOA定位是无线定位领域中最常用的体制之一，而扩展卡尔曼滤波器是最经典的非线性滤波算法，适用于目标的定位及动态轨迹跟踪。