TDOA 定位] 基于 chan 和 talor 算法的 TDOA 定位及性能比较 matlab 代码
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⛄ 内容介绍
随着"物联网"时代的临近,无线定位技术作为其中一项关键性技术,已经引起了工业界广泛的关注和国内外的研究热潮.无线定位技术在军事国防,车辆管理,抢险救灾,危险环境,自动化车间,物流管理等许多领域有着十分广阔的应用前景.无线定位技术其定位精度的高低和定位范围的大小直接影响了定位系统的性能.,Taylor级数展开法和查恩(Chan)算法2种经典到达时间差(time difference of arrival,TDOA)算法求解过程,通过仿真模拟分析2种算法的不同特点,确定移动定位场景下的最佳算法.
⛄ 部分代码
%TDOA：
% %% the simulation of TDOA localization algorithm
clear all;
clc;
%定义8个传感器的坐标位置
BS1=[0,0,0];
BS2=[500,0,0];
BS3=[500,500,500];
BS4=[0,500,0];
BS5=[0,0,200];
BS6=[500,200,100];
BS7=[100,300,500];
BS8=[300,500,0];
%目标MS的初始估计位置
MS=[550,150,350];
std_var=[1e-2,5e-2,1e-1,5e-1,1]; %范围
% %矩阵A包含8个初始坐标
A=[BS1;BS2;BS3;BS4;BS5;BS6;BS7;BS8];
number=101;
for j=1:length(std_var) %循环
error1=0;%初始误差置为0
error2=0; %初始误差置为0
std_var1=std_var(j);%令std_var1等于当前数组的值
for i=1:number %多次循环
%r1=A-ones(8,1)*MS;
r1=A-ones(8,1)*MS;
r2=(sum(r1.^2,2)).^(1/2);
%r=r2(2:end,:)-ones(7,1)*r2(1,:)+std_var1*randn(3,1); %表示从[2,i]开始MS与传感器i和传感器1的距离差
r=r2(2:end,:)-ones(7,1)*r2(1,:)+std_var1*randn(7,1);
sigma=std_var1^2;
theta1=TDOACHAN(A,r,sigma); % 调用TDOACHAN函数
theta2=TDOATaylor(A,r,sigma); %调用TDOATalor函数
error1=error1+norm(MS-theta1)^2; %目标MS估计位置与计算的到的距离的平方
error2=error2+norm(MS-theta2)^2; %目标MS估计位置与计算的到的距离的平方
end
RMSE1(j)=(error1/number)^(1/2); %均方根误差
RMSE2(j)=(error2/number)^(1/2); %均方根误差
end
% plot
semilogx(std_var,RMSE1,'-O',std_var,RMSE2,'-s')% x轴取对数，X轴范围是1e-2到1,Y轴的范围是变动的
xlabel('The standard deviation of measurement noise (m)');
ylabel('RMSE');
legend('TDOA-CHAN','TDOA-Taylor');
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 陈德章, 唐皓, 吴季达. 基于Chan和Taylor的TDOA协同定位算法研究[J]. 计算机科学, 2011, 38(B10):3.
[2] 刘德欢. 基于改进文化算法的无线电监测定位算法研究[D]. 云南大学, 2018.
[3] 靳伟超, 马翠红, 杨友良. 基于TDOA定位模型的Chan井下定位算法的改进[J]. 物联网技术, 2019, 9(1):4.
[4] 王侃磊. 基于TDOA的高精度无线定位方法的研究与实现[D]. 东南大学, 2010.
[5] 孔维炯丁志中方福柱. 基于TDOA的高精度无线定位算法分析与实现[J]. 合肥工业大学学报（自然科学版）, 2019, 042(006):756-762.