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基于小波分析的AOA/TOA混合定位算法

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • TOA定位算法分析
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    本文主要探讨和分析了TOA（Time of Arrival）定位算法的工作原理、性能特点及其在各种应用场景中的优劣，并提出改进方案。 TOA（Time Of Arrival）定位算法是一种基于无线通信信号到达时间的定位技术，在GPS、Wi-Fi、蓝牙等多种系统中有广泛应用。该方法通过测量从发射端到接收端的传播时间来确定源位置，如果已知电磁波在空气中的速度，则可以通过多个接收器接收到的时间差计算出距离。 TOA算法的工作原理包括： 1. **信号到达时间测量**：一个无线信号会同时被多个已知位置的接收器捕获。每个设备记录下接收到该信号的具体时刻。 2. **距离估算**：利用电磁波在空气中的恒定速度，通过计算各接收点之间的时间差来估计发射源到这些点的距离。 3. **几何定位**：使用三个或更多已知位置的接收器构建三角形关系。三维空间中需要四个非共面的接收器才能精确确定一个位置；而在二维平面内，则只需三个即可。 4. **误差处理**：实际操作过程中，由于测量不准确、信号干扰等问题可能导致定位偏差。因此，通常会采用最小二乘法等方法来减少这些因素的影响。 在MATLAB文件中实现TOA算法时，一般包括以下步骤： 1. 数据预处理：对时间戳进行同步和去噪。 2. 距离估算：基于经过处理的时间信息计算信号源与各个接收器之间的距离。 3. 定位计算：利用几何关系以及优化方法确定最可能的发射位置。 4. 结果输出：展示或保存获得的位置坐标。 TOA算法由于其理论上能提供高精度定位，因此在需要精确位置信息的应用场景中非常有用。然而，在实际应用时可能会受到信号衰减、多路径效应等因素的影响，为了提高准确性，有时会结合其他技术如TDOA（Time Difference Of Arrival）或AoA（Angle Of Arrival），形成更完善的混合系统。 TOA算法适用于无线通信基站定位和物联网设备追踪等场景。理解和掌握这种算法对于从事相关领域的工作非常重要。
     
  • 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RSS和AOA混合的室内可见光定位算法
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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。
     
  • 无线定位算法的TDOA、AOA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。
     
  • TOA/AOA定位算法的C语言实现代码
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    本项目提供了一套用C语言编写的TOA（Time of Arrival）和AOA（Angle of Arrival）定位算法的实现代码，适用于需要进行无线信号定位的应用场景。 改进的TOA/AOA定位算法C语言代码
     
  • TOA/AOA定位算法的C语言实现代码
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    本项目提供了一套用C语言编写的TOA（时间-of-arrival）和AOA（角度-of-arrival）定位算法实现代码，适用于无线通信系统中的目标定位。 改进的TOA/AOA定位算法C语言代码对原有的定位方法进行了优化，提高了定位精度和效率。通过引入新的计算模型和技术手段，该算法在处理复杂环境下的无线信号传播问题上表现出了更好的适应性和稳定性。此外，通过对关键参数的精确调整与控制，进一步减少了误差来源，增强了系统的鲁棒性。 这段描述没有包含原文中可能存在的联系方式、链接等信息，并且保持了原有的核心内容和表达意图不变。
     
  • C语言实现的TOA/AOA定位算法代码
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    本项目用C语言实现了TOA（时间-of-arrival）和AOA（角度-of-arrival）两种无线信号定位算法，适用于嵌入式系统与物联网应用。 改进的TOA/AOA定位算法C语言代码。