一种融合TDOA/AOA的混合三维定位算法（发表于2012年）。

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简介：
基于Chan算法，我们提出了一种改进的到达时间差（TDOA）和到达角（AOA）混合的三维定位算法。该算法的核心在于将Chan算法扩展到三维空间，并将其中的TDOA误差方程组与AOA误差方程组相结合，从而构建出一个三维形式的非线性方程组。为了有效地解决Chan算法中存在的二值根模糊性问题，首先采用加权最小二乘法（WLS）来获得初始解或对其进行估算；随后，根据初始解分量之间的关联性，并利用约束加权最小二乘（CWLS）算法，重新构建方程以对初始估算结果进行修正。最终位置估计是通过计算拉格朗日因子得出的。仿真实验结果显示，相较于直接将Chan算法应用于三维空间，该算法能够显著提升定位精度和稳定性。

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基于TDOA和AOA的混合三维定位算法（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TDOA和AOA的联合定位算法（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AOA和TDOA混合算法的室内定位代码

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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TDOA定位的Chan-Taylor混合加权算法

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本研究提出了一种结合Chan和Taylor方法优点的新型混合加权算法，用于改进TDOA（到达时间差）定位技术，在提高精度的同时增强鲁棒性。用MATLAB编写了一个基于TDOA的Chan-Taylor混合加权算法定位程序，该程序涉及4个基站。最基础的Chan-Taylor算法中，首先使用Chan算法计算出初始估计值，并将其作为Taylor级数展开法迭代过程中的起始点；接着合理设置这两种方法之间的权重系数以提高精度。在本代码实现过程中进行了5000次循环采样测试，其中基站位置、标签节点的位置以及系统噪声的标准差均已设定好，可以根据需要进行调整。衡量指标采用的是累积分布函数(CDF)，但也可以将其修改为均方误差(RMSE)。下载后可以直接运行该程序，可用于TDOA定位算法的改进或比较研究中，或者用于UWB（超宽带）定位技术的研究当中。

TDOA与AOA联合定位算法及其应用研究

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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。

基于小波分析的AOA/TOA混合定位算法

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本研究提出了一种结合角度（AOA）和时间到达（TOA）技术的新型定位算法，利用小波分析提高定位精度与效率。小波分析在信号信噪分离及弱信号提取方面表现出色。本段落提出了一种将小波分析应用于定位算法的方法。首先利用小波变换对非视距（NLOS）环境下的时间到达（TOA）/角度到达（AOA）测量值进行去噪处理，然后采用最小二乘法（LS）算法对处理后的数据进行位置计算。仿真结果显示，该方法相较于神经网络算法具有更快的收敛速度、更高的定位精度和更好的可靠性，证明了其可行性。

TDOA算法及三维延迟定位.rar_TDOA三维定位_tdoa定位matlab_三维TDOA matlab_三维定位

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本资源包含TDOA（时差）算法及其在三维空间中的应用研究，重点在于使用MATLAB实现精确的三维位置定位。适合对无线传感网络和定位技术感兴趣的学者和技术人员参考学习。三维时间延迟TDOA定位算法的仿真在MATLAB平台上进行。

基于TDOA和AOA的煤矿井下三维定位方法研究

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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。

基于ZigBee与TDOA融合算法的定位系统程序

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本项目开发了一种结合ZigBee无线通信技术和TDOA时间差定位算法的精确定位系统程序。该程序有效提高了室内定位精度，广泛应用于智能仓储、物流追踪等领域。在IT行业中，无线通信技术的持续进步催生了众多创新应用的发展。其中，ZigBee与TDOA（Time Difference of Arrival）结合的定位算法近年来备受关注。这种技术主要用于室内导航及物体追踪，在物联网(IoT)环境中尤其有用。首先来看一下ZigBee技术的基础知识：这是一种基于IEEE 802.15.4标准，专为低功耗、短距离通信设计的技术，通常应用于智能家居、自动化和传感器网络等场景。一个典型的ZigBee网络可以包含协调器、路由器以及终端设备，并通过星型、网状或树形的结构实现数据传输。该技术具有六层协议栈：物理层、MAC（媒体访问控制）层、网络层，会话层，表示层和应用层，这些层级共同确保了通信的安全性和高效性。 TDOA定位算法是一种多基站定位方法，通过测量信号到达不同接收器的时间差来确定发射源的位置。在ZigBee网络中，多个节点可以作为基站使用，并且能够接收到目标设备发送的信号后计算出时间差，进而利用三角形原理估算位置信息。TDOA的优点在于它对环境中的信号强度变化不敏感，在一些复杂环境下仍能保持良好的定位效果。结合ZigBee和TDOA技术可以创建一个高效可靠的室内定位系统，并且在物联网环境中（例如仓库管理、工业自动化或者智能建筑等场景），这种技术能够实时追踪设备或人员的位置，从而提高运营效率与安全性。设计此类系统的步骤通常包括以下几方面： 1. **网络部署**：安装多个ZigBee节点作为基站覆盖整个区域。 2. **时间同步**：确保所有基站之间的时间保持一致以便准确测量信号到达时间差。 3. **信号传输与接收**：目标设备发送信号，各个基站接收到后记录下相应的时间戳信息。 4. **计算时间差**：分析不同基站间接收到的同一信号的时间差异。 5. **定位算法应用**：利用三角形原理或其他定位方法根据这些时间差来确定目标设备的具体坐标位置。 6. **误差校正处理**：考虑信号传播速度的影响以及多路径干扰等因素，进行必要的调整以提高精度。通过深入研究和实践ZigBee与TDOA技术的结合应用，开发者能够构建出适合特定应用场景的定位系统。这项技术不仅提升了室内定位系统的准确度，还减少了对基础设施的需求，在现代物联网环境中具有重要价值。