基于matlab的无线定位系统的设计与实现
成都信息工程学院毕业课题详情
张福贵
基于ADS805E的采集卡设计 简易双通道数字示波器硬件系 统设计 简易双通道数字示波器软件设 计 基于红外探测及超声波报警系 统设计——硬件电路设计 基于红外探测及超声波报警系 统设计——软件系统设计 基于SBDART的辐亮度分析
张福贵 张福贵 张福贵 张福贵
丁继烈
丁继烈
气溶胶对卫星遥感辐亮度的影 响
樊昌元
樊昌元
高炮作业数据采集器手持终端 软件设计
樊昌元
高炮作业数据无线传输电路设 计与实现
樊昌元
高炮作业数据采集器电源充电 电路设计
樊昌元
增量编码器角度测量的倍频电 路设计
樊昌元
高炮作业方位角测量模拟实验 平台设计 红外温度测量电路设计 LPC—10低码率语音声码器的研 究与仿真 7kHz宽带语音子带编码算法的 研究与仿真 基于倒谱的语音信号特性参数 提取算法设计与实现
胡仕兵 胡仕兵
李运洪
李运洪 蒋娟萍 蒋娟萍 蒋娟萍 蒋娟萍 卢会国 卢会国 卢会国 卢会国 卢会国 卢会国
卢会国
王旭
对C波段天气雷达反射率进行衰 减订正的软件设计
王旭
对Ｘ波段双偏振天气雷达反射 率进行衰减订正的软件设计
王旭
一种改进的双重频退速度模糊 算法的软件实现
王旭
毫米波天气雷达RHI退速度模糊 算法的软件实现
马尚昌
三种红外地表温度传感器性能 分析
马尚昌
基于ZigBee和光纤的双通信控 制系统硬件设计
马尚昌
基于ZigBee和光纤的双通信控 制系统软件设计
马尚昌
太阳光模拟器设计
马尚昌
光电隔离型接口转换模块设计
马尚昌
以太网光纤收发模块设计
无线通信原理-基于matlab的ofdm系统设计与仿真
无线通信原理-基于matlab的ofdm系统设计与仿真基于matlab的ofdm系统设计与仿真摘要OFDM即正交频分复用技术，实际上是多载波调制中的一种。
其主要思想是将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到相互正交且重叠的多个子载波上同时传输。
该技术的应用大幅度提高无线通信系统的信道容量和传输速率，并能有效地抵抗多径衰落、抑制干扰和窄带噪声，如此良好的性能从而引起了通信界的广泛关注。
本文设计了一个基于IFFT/FFT算法与802.11a标准的OFDM系统，并在计算机上进行了仿真和结果分析。
重点在OFDM系统设计与仿真，在这部分详细介绍了系统各个环节所使用的技术对系统性能的影响。
在仿真过程中对OFDM信号使用QPSK 调制，并在AWGN信道下传输，最后解调后得出误码率。
整个过程都是在MATLAB环境下仿真实现，对ODFM系统的仿真结果及性能进行分析，通过仿真得到信噪比与误码率之间的关系，为该系统的具体实现提供了大量有用数据。
- 1 -第一章 ODMF系统基本原理1.1多载波传输系统多载波传输通过把数据流分解为若干个子比特流，这样每个子数据流将具有较低的比特速率。
用这样的低比特率形成的低速率多状态符号去调制相应的子载波，构成了多个低速率符号并行发送的传输系统。
在单载波系统中，一次衰落或者干扰就会导致整个链路失效，但是在多载波系统中，某一时刻只会有少部分的子信道会受到衰落或者干扰的影响。
图1,1中给出了多载波系统的基本结构示意图。
图1-1多载波系统的基本结构多载波传输技术有许多种提法，比如正交频分复用(OFDM)、离散多音调制(DMT)和多载波调制(MCM)，这3种方法在一般情况下可视为一样，但是在OFDM中，各子载波必须保持相互正交，而在MCM则不一定。
1.2正交频分复用OFDM就是在FDM的原理的基础上，子载波集采用两两正交的正弦或余弦函sinm,tcosn,t数集。
WiFi定位与室内导航系统设计与实现
WiFi定位与室内导航系统设计与实现随着科技的发展和人们对室内导航需求的增加，WiFi定位与室内导航系统成为了一个备受关注的研究领域。
它可以通过基站和Wi-Fi信号来确定用户在室内的位置，为用户提供室内导航和定位服务。
本文将介绍WiFi定位与室内导航系统的设计与实现，包括定位原理、系统架构、定位算法和系统优化等方面。
首先，WiFi定位的原理是利用无线网络的信号强度来推断用户的位置。
在一个室内环境中，多个Wi-Fi基站会向用户发送信号，并且用户设备会收到这些信号。
根据信号的强度和物理特性，可以推断用户与每个基站的距离，进而确定用户的位置。
基站之间的距离和位置已知，通过三角定位原理可以计算出用户的准确位置。
在系统架构方面，一个典型的WiFi定位与室内导航系统通常由四个主要组件组成：Wi-Fi信号采集、信号预处理、定位算法和导航服务。
首先，Wi-Fi信号采集组件负责采集Wi-Fi信号，并提取信号强度等相关信息。
然后，信号预处理组件对采集到的信号进行过滤、降噪和校正，以提高定位的准确性和鲁棒性。
接下来，定位算法组件利用经过预处理的信号数据，通过数学模型和统计算法来计算用户的位置。
最后，导航服务组件利用用户的位置信息，提供室内导航功能，包括路径规划、导航指引和周边设施信息等。
针对定位算法，常用的方法包括指纹定位、基于信号强度模型的定位和机器学习方法。
指纹定位是一种离线训练的方法，通过收集一系列已知位置的WiFi指纹数据，建立指纹数据库并进行匹配，从而实现位置识别。
基于信号强度模型的定位则是根据信号强度与距离之间的关系，利用数学模型进行定位。
而机器学习方法则可以通过训练大量数据来改善定位准确性，例如支持向量机、贝叶斯网络和神经网络等。
然而，WiFi定位与室内导航系统仍然存在一些挑战和优化点。
首先，信号衰减和多路径效应可能导致定位误差。
这些问题可以通过增加基站密度、优化信号预处理算法和引入地图信息来缓解。
其次，系统的定位精度和实时性对于室内导航的效果至关重要。
tdoa定位算法matlab代码
TDOA定位算法是一种基于时间差测量的定位方法，通过测量信号在不同接收节点的到达时间差来确定信号源的位置。
在实际应用中，TDOA定位算法可以用于无线定位、声纳定位等领域，具有广泛的应用前景。
为了实现TDOA定位算法，我们可以使用MATLAB编程语言进行算法实现。
下面将介绍如何利用MATLAB编写TDOA定位算法的代码，并给出具体的实现步骤。
一、获取信号到达时间差数据1.1 收集接收节点之间的信号到达时间差数据，包括信号源到各个接收节点的时间差信息。
1.2 对采集到的时间差数据进行预处理，包括去除异常值、滤波处理等，以确保数据的准确性和可靠性。
二、计算信号源位置2.1 构建TDOA定位算法的数学模型，根据信号到达时间差数据和接收节点的位置信息，建立定位问题的数学表达式。
2.2 利用MATLAB编程语言实现TDOA定位算法的数学模型，包括距离函数的定义、误差函数的构建等。
2.3 运用数值计算方法，如最小二乘法、非线性优化等，对定位问题进行求解，得到信号源的位置信息。
三、算法性能评估3.1 设计实验方案，生成合成数据或利用实际数据进行仿真实验。
3.2 对TDOA定位算法的性能进行评估，包括定位精度、计算速度、鲁棒性等方面的指标。
3.3 对算法的评估结果进行分析和讨论，找出算法的优点和不足之处，并提出改进方向。
通过以上步骤，我们可以实现TDOA定位算法的MATLAB代码，并对算法的性能进行评估和改进，从而更好地应用于实际系统中。
需要注意的是，在实际应用中，TDOA定位算法还需要考虑到信号传播模型、多径效应、多普勒效应等因素，进一步提高定位算法的准确性和鲁棒性。
也可以结合其他定位方法，如AOA定位、TOA定位等，进行多模式融合，提高定位系统的整体性能。
TDOA定位算法是一种基于时间差测量的定位方法，具有广泛的应用前景。
通过MATLAB编程实现TDOA定位算法的代码，并对算法的性能进行评估和改进，可以更好地应用于无线定位、声纳定位等实际系统中。
基于MATLAB的智能天线及仿真
摘要随着移动通信技术的发展，与日俱增的移动用户数量和日趋丰富的移动增值服务，使无线通信的业务量迅速增加，无限电波有限的带宽远远满足不了通信业务需求的增长。
另一方面，由于移动通信系统中的同频干扰和多址干扰的影响严重，更影响了无线电波带宽的利用率。
并且无线环境的多变性和复杂性，使信号在无线传输过程中产生多径衰落和损耗。
这些因素严重地限制了移动通信系统的容量和性能。
因此为了适应通信技术的发展，迫切需要新技术的出现来解决这些问题。
这样智能天线技术就应运而生。
智能天线是近年来移动通信领域中的研究热点之一，应用智能天线技术可以很好地解决频率资源匮乏问题，可以有效地提高移动通信系统容量和服务质量。
开展智能天线技术以及其中的一些关键技术研究对于智能天线在移动通信中的应用有着重要的理论和实际意义。
论文的研究工作是在MATLAB软件平台上实现的。
首先介绍了智能天线技术的背景；其次介绍了智能天线的原理和相关概念，并对智能天线实现中的若干问题，包括:实现方式、性能度量准则、智能自适应算法等进行了分析和总结。
着重探讨了基于MATLAB的智能天线的波达方向以及波束形成，阐述了music和capon两种求来波方向估计的方法，并对这两种算法进行了计算机仿真和算法性能分析;关键字:智能天线；移动通信；自适应算法；来波方向； MUSIC算法AbstractWith development of mobile communication technology，mobile users and communication，increment service are increasing，this make wireless services increase so that bandwidth of wireless wave is unfit for development of communication，On the other hand，much serious Co-Channel Interruption and the Multiple Address interruption effect utilize rate of wireless wave’s bandwidth，so the transported signals are declined and wear down，All this has strong bad effect on the capacity and performance of question and be fit for the development of communication，so smart antenna arise Smart Antenna，which is considered to be a solution to the problem of lacking frequency, becomes a hotspot in the Mobile Communication area．With this technology, Capacity of Mobile Communication system can be increased effectively and the quality of service can be improved at the same time. To study Smart Antenna and its key technologies is important both in theory and in practice。
tdoa泰勒算法代码matlab
tdoa泰勒算法代码matlabTDOA泰勒算法是一种用于定位无线电源的算法，它基于时间差测量（TDOA）技术，可以在无需知道信号源的位置的情况下，通过多个接收器接收到的信号到达时间差来确定信号源的位置。
在实际应用中，TDOA泰勒算法被广泛应用于无线定位、雷达定位、声波定位等领域。
在MATLAB中实现TDOA泰勒算法，需要先定义信号源的位置和接收器的位置，然后通过接收器接收到的信号到达时间差来计算信号源的位置。
具体实现过程如下：1. 定义信号源和接收器的位置在MATLAB中，可以使用矩阵来表示信号源和接收器的位置。
例如，定义一个3x2的矩阵S表示3个信号源的位置，定义一个2x4的矩阵R表示4个接收器的位置，代码如下：S = [1 2; 3 4; 5 6];R = [7 8 9 10; 11 12 13 14];2. 计算信号到达时间差在TDOA泰勒算法中，信号到达时间差可以通过接收器接收到的信号到达时间来计算。
假设接收器1和接收器2分别接收到信号源1和信号源2的信号，信号到达时间差为t，则有：t = (r1 - s1) - (r2 - s2)其中，r1和r2分别表示接收器1和接收器2接收到信号的时间，s1和s2分别表示信号源1和信号源2的位置。
在MATLAB中，可以使用矩阵运算来计算信号到达时间差。
例如，定义一个4x3的矩阵T表示4个接收器接收到3个信号源的信号到达时间差，代码如下：T = [(R(:,1)-S(1,:))-(R(:,2)-S(2,:)) (R(:,1)-S(1,:))-(R(:,3)-S(3,:)) (R(:,2)-S(2,:))-(R(:,3)-S(3,:))];3. 使用泰勒算法计算信号源位置在TDOA泰勒算法中，可以使用泰勒展开公式来计算信号源的位置。
假设信号源的位置为x和y，则有：f(x,y) = (t1 - t2)^2 - ((x - R1x)^2 + (y - R1y)^2) + ((x - R2x)^2 + (y - R2y)^2)其中，t1和t2分别表示接收器1和接收器2接收到信号的时间，R1x 和R1y分别表示接收器1的位置，R2x和R2y分别表示接收器2的位置。
室内导航系统的基于WiFi定位算法与实现
室内导航系统的基于WiFi定位算法与实现随着技术的发展和人们对导航系统的需求不断增加，室内导航系统逐渐成为了现代生活中不可或缺的一部分。
与传统的GPS定位系统相比，室内环境中的定位问题更加复杂，因为GPS信号在室内往往受到墙壁的遮挡而变得不稳定。
因此，基于WiFi定位算法的室内导航系统应运而生，它利用WiFi信号弥补了GPS定位在室内的不足，提供了精准的室内定位服务。
一、基于WiFi定位算法的原理基于WiFi定位算法的室内导航系统通过收集WiFi信号的强度以及其对应的位置信息，利用计算机算法来进行定位。
具体而言，它利用已知位置的WiFi设备（如路由器或热点）发出的WiFi信号，通过手机等定位终端接收到这些信号，并通过测量信号的强度来确定定位终端与这些已知位置之间的距离。
然后，通过计算多个已知位置与定位终端之间的距离差异，并利用三角定位原理，来确定定位终端的最终位置。
二、基于WiFi定位算法的实现1. WiFi信号强度采集：室内导航系统首先需要在室内环境中部署一定数量的已知位置WiFi设备。
这些设备可以是WiFi路由器或热点，并设置好其位置信息。
然后，通过定位终端（如手机）收集WiFi信号强度数据，并将其与已知位置进行关联，构建WiFi信号强度与位置的数据库。
2. WiFi信号强度指纹库建立：对于每个已知位置，系统会收集多次WiFi 信号强度数据，并将其存储为指纹（fingerprint）。
通过多次采样的方式，可以尽量消除环境中的干扰因素，提高定位的准确性。
然后，根据指纹数据构建一个数据库，包含不同位置的WiFi信号强度指纹。
3. 定位算法选择与实现：室内导航系统的核心是定位算法的选择和实现。
常见的定位算法包括基于最近邻居的算法、基于贝叶斯框架的算法、基于粒子滤波的算法等。
根据具体的需求和性能要求，选择合适的算法。
然后，根据WiFi信号强度指纹库和采集的WiFi信号强度数据，运用所选定位算法进行定位计算。
基于ZigBee的定位算法MATLAB仿真及结果分析
3.4 TDOA算法仿真我们取节点总数为100个，已知节点为20个，通信半径为60米，边界长宽均为100米，已知节点坐标和未知节点坐标均随机产生，定位结果如下：绝对误差3.3225e-13米，相对误差 5.5376e-13%,均接近于0（盲节点的定位误差视为0），所有节点均可被定位且它们的定位误差几乎为0。
因为将盲节点的定位误差视为0，则此TDOA定位算法的误差来源于计算过程中的小数位数的取舍，这样的误差是十分小的与接近于0的运算结果相符。
注：≈0表示接近于0（远小于1）。
绝对误差：定位出的未知节点的坐标与实际坐标相差的距离值平均绝对误差：N次运算绝对误差的均值相对误差：绝对误差与节点通信半径的比平均绝对误差：N次运算相对误差的均值平均盲节点比例：盲节点总数占总未知节点数的比例将不能被定位的节点的估计位置全置为（0,0）图XX.基于TDOA算法的定位仿真结果图XX.基于TDOA算法的定位仿真定位出来的每个未知节点的对误差同样的因为已知节点和未知节点坐标均为随机产生，所以定位结果的误差也具有随机性，因此保持上述条件不变做多次运算求定位误差的平均值则可以表示在上述条件下定位的一般误差水平1次10次20次40次50次100次200次300次500次800次平均绝对误差（米）≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0平均相对误差（%）≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0 ≈0平均盲节比例（%）0 0 0.062500.031250.050000.037500.068750.087500.077500.13000表XX.多次运算后的平均绝对误差、平均相对误差、平均盲节比例从上表中我们可以看出，随着定位次数的增加平均绝对误差和平均相对误差一直是远小于1的，而平均盲节比例处于不稳定状态，因此我们选择做100次定位运算作为定位运算的代表值。
由于定位算法的原理导致了在已知节点通信半径外的未知节点间不能通信，所以会出现无法定位的盲节点，盲节点的出现还与网络的拓扑结构有关。
如何使用Matlab进行卫星导航与定位
如何使用Matlab进行卫星导航与定位卫星导航与定位是一门广泛应用于航空、航海、地理信息系统等领域的技术。
在这个时代，人们越来越依赖全球定位系统（GPS）来获取准确的位置信息。
而Matlab作为一种功能强大的数学软件工具，可以帮助我们进行卫星导航与定位的模拟和算法设计。
本文将介绍如何使用Matlab进行卫星导航与定位的相关内容。
在开始之前，我们需要明确一些基础知识。
首先，我们需要了解GPS工作的原理。
GPS系统主要由卫星、地面控制站和接收器三部分组成。
卫星发送信号，接收器接收并计算信号传播的时间差来确定位置。
其次，我们需要了解GPS的信号类型。
GPS信号包括C/A码和P码两种类型，其中C/A码用于民用接收器，P码用于军用接收器。
最后，我们需要了解GPS的误差来源。
GPS的定位误差主要来自多普勒效应、大气延迟、钟差等因素。
使用Matlab进行卫星导航与定位需要用到一些特定的工具和函数。
首先，我们需要导入相应的工具箱。
Matlab提供了GPS工具箱和导航工具箱，可以帮助我们进行相关的计算和模拟。
在导入工具箱之后，我们可以使用相关函数进行卫星导航与定位的模拟和计算。
例如，可以使用gpscoordinates函数来计算卫星的位置信息，使用gps2utc函数来进行时间转换等。
在进行卫星导航与定位的模拟和计算之前，我们需要准备相关的数据。
首先，我们需要获取卫星的星历数据。
星历数据包括卫星的位置、速度和加速度等信息，可以帮助我们计算卫星的轨道和位置。
其次，我们需要获取接收器的观测数据。
观测数据包括接收器接收到的信号的时间和信号的强度等信息，可以帮助我们计算信号传播的时间差和定位误差。
最后，我们需要获取地球的几何形状数据。
地球的几何形状数据包括地球的椭球体参数和地球的地理坐标系等信息，可以帮助我们进行地球坐标和地理位置的转换。
在得到所需的数据之后，我们就可以开始使用Matlab进行卫星导航与定位的模拟和计算了。
目标定位跟踪原理及应用 matlab仿真
目标定位跟踪原理及应用 matlab仿真目标定位跟踪原理及应用是指对目标进行定位和追踪的技术。
在目标定位跟踪中，通常需要采用传感器获取目标的信息，进而将其处理成可供分析使用的形式，以实现对目标的跟踪。
本文将重点介绍目标定位跟踪的原理及应用，并以Matlab仿真为例，分析其在实际应用中的效果。
1. 目标定位跟踪原理目标定位跟踪的原理主要涉及目标的探测、跟踪和定位三个方面。
（1）目标探测目标探测是指通过传感器获取目标的信息。
传感器通常可以根据目标的特征发射电磁波，如雷达、红外线探测器等。
（2）目标跟踪目标跟踪是指根据传感器获取的目标信息，建立目标与探测器之间的运动关系，并实时更新目标的位置和速度等参数。
跟踪目标需要使用相应的算法和数据处理技术，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。
（3）目标定位目标定位是指根据跟踪结果，计算目标在空间中的位置和速度等参数，以实现对目标的定位。
常用的定位方法包括三边定位法、四边定位法、多普勒测距法等。
目标定位跟踪技术在实际应用中非常广泛，可以应用于空中、海上、陆地等不同领域。
以下是一些目标定位跟踪的应用场景：（1）军事领域军事领域是目标定位跟踪技术应用最为广泛的领域之一。
在军事行动中，通过目标定位跟踪技术可以实时获得敌军、友军等目标的位置和速度信息，进而判断敌我情况、进行作战规划等。
（2）民用领域目标定位跟踪技术在民用领域也有广泛的应用，如交通、安防、消防等领域。
在安防领域，通过安装摄像头等设备，在范围内对目标进行监控和跟踪，对大型场馆、机场、车站等公共场所起到了重要的保障作用。
（3）航空航天在航空航天领域，目标定位跟踪技术可以用于导航、导弹制导、航空作战等方面。
利用目标定位跟踪技术，可以实现飞机、导弹等目标的精准定位和跟踪，避免航空事故的发生。
3. Matlab仿真分析Matlab是一种常用的科学计算和数学建模软件，也是目标定位跟踪常用的仿真分析工具。
以下是一个简单的Matlab仿真分析：（1）建立模型根据目标定位跟踪的原理，建立仿真模型，并对输入和输出参数进行定义。
GPS卫星运动及定位matlab仿真_毕业设计论文
毕业设计论文GPS卫星运动及定位matlab仿真摘要全球定位系统是具有全球性、全能性、全天候优势的导航定位、定时和测速系统，现在在全球很多领域获得了应用。
GPS卫星的定位是一个比较复杂的系统，其包含参数众多，如时间系统、空间坐标系统等。
此次设计是针对卫星运动定位的matlab仿真实现，因要求不高，所以对卫星运动做了理想化处理，摄动力对卫星的影响忽略不计（所以为无摄运动），采用开普勒定律及最小二乘法计算其轨道参数，对其运动规律进行简略分析，并使用matlab编程仿真实现了卫星的运功轨道平面、运动动态、可见卫星的分布及利用可见卫星计算出用户位置。
通过此次设计，对于GPS卫星有了初步的认识，对于静态单点定位、伪距等相关概念有一定了解。
关键字：GPS卫星无摄运动伪距matlab仿真The movement and location of GPS satellite onMA TLABAbstract：Global positioning system is a global, versatility, all-weather advantage of navigation and positioning, timing and speed system, now there has many application in many fields.GPS satellite positioning is a complex system, which includes many parameters, such as time and space coordinates system.This design is based on the matlab simulation of satellite motion and location, because demand is not high, so to do the idealized satellite movement, and ignore the disturbed motion ( so call it non-disturbed motion ).Using the Kepler and least-square method for calculating the parameters of orbital motion, for the characteristics of motion to make a simple analysis, and use the matlab simulation to program achieve the orbital plane of satellite, the dynamic motion, the distribution of visible satellites and using visible satellites to calculate the users‟ home.Through the design have primary understanding for the GPS satellite, and understanding the static single-point, pseudorange and so on.Key words：GPS satellite non-disturbed motion pseudorange matlab simulation目录第一章前言 (1)1.1课题背景 (1)1.2本课题研究的意义和方法 (2)1.3GPS前景 (2)第二章 GPS测量原理 (4)2.1伪距测量的原理 (4)2.1.1 计算卫星位置 (5)2.1.2 用户位置的计算 (5)2.1.3 最小二乘法介绍 (5)2.2载波相位测量原理 (6)第三章 GPS的坐标、时间系统 (10)3.1坐标系统 (10)3.1.1 天球坐标系 (10)3.1.2 地球坐标系 (12)3.2时间系统 (13)3.2.1 世界时系统 (14)3.2.2 原子时系统 (15)3.2.3动力学时系统 (16)3.2.4协调世界时 (16)3.2.5 GPS时间系统 (16)第四章卫星运动基本定律及其求解 (18)4.1开普勒第一定律 (18)4.2开普勒第二定律 (19)4.3开普勒第三定律 (20)4.4卫星的无摄运动参数 (20)4.5真近点角的概念及其求解 (21)4.6卫星瞬时位置的求解 (22)第五章 GPS的MATLAB仿真 (25)5.1卫星可见性的估算 (25)5.2GPS卫星运动的MATLAB仿真 (26)结论 (38)致谢 (40)参考文献 (1)附录 (2)第一章前言1.1 课题背景GPS系统的前身为美军研制的一种子午仪卫星定位系统(Transit），1958年研制，64年正式投入使用。
基于MATLABSimulink的GPS卫星导航仿真器设计
基于MATLABSimulink的GPS卫星导航仿真器设计摘要：本文首先介绍了GPS卫星定位的原理和算法，然后给出了GPS仿真器的Simulink建模实现方法，并对其定位精度进行了误差分析，仿真结果表明该仿真器定位精度与实际接收机相当，可以用来模拟真实的卫星定位，为综合导航系统的研制工作带来了便利。
关键词：GPS卫星导航Simulink建模动态仿真1 引言现代飞行器对导航系统有着越来越高的要求，尤其是长航时飞机对导航设备的精度、可靠性以及连续性都提出了全面的要求。
每种导航系统都有其固有的局限性，因此仅靠单一系统的导航设备独立使用难以完全满足这些要求。
于是，使用多种导航技术的综合导航系统逐渐进入人们的视线，并受到广泛关注。
由于飞行实验费用大，对于综合导航系统最初的算法验证和实验测试，往往无法进行飞行器搭载实验，因此国内外均采用实验室半物理仿真系统进行初期实验研究。
Simulink是一种针对动态系统进行建模、仿真和分析的工具，它被广泛应用于线性系统、非线性系统的建模和仿真，支持连续系统、离散系统或者两种混合的系统和多速率系统。
本文介绍了“大飞机”综合导航仿真系统中，基于MATLAB/Simulink开发的GPS仿真器的原理和设计过程。
2 仿真器的应用环境如图1所示，综合导航仿真系统由飞行、惯导、卫星导航、天文导航、大气数据仿真、无线电高度表、地形匹配导航等分系统仿真器加上显控系统构成。
本文述及的工作主要集中于综合导航仿真系统中卫星导航仿真器的设计及其Simulink建模实现。
飞行仿真器有手动操作和自动飞行两种控制模式，自动飞行模式下仿真器根据预设航线输出飞机实时位置、速度、加速度、姿态等参数；手动模式下通过外置手柄来模拟操作飞机完成起飞、爬升、平飞、姿态改变和降落等全过程，飞行仿真器根据手柄传感器的输出信息仿真计算输出飞机的飞行数据。
卫星导航仿真器接收来自飞行仿真器的输出作为飞机当前实际位置，进行定位解算。
使用Matlab进行标定与定位的技巧
使用Matlab进行标定与定位的技巧引言：随着计算机技术的不断进步，标定与定位在现代科学研究与工程应用中变得越来越重要。
而Matlab作为一种广泛应用于科学计算的工具，被广泛应用于标定与定位的研究与开发中。
本文将介绍使用Matlab进行标定与定位的技巧，包括标定理论和方法、定位算法与模型等。
一、标定理论与方法1.1 相机标定相机标定是进行摄像机内外参数确定和畸变纠正的过程。
在Matlab中，可以使用Camera Calibration Toolbox进行相机标定操作。
首先，需要准备一些用于标定的图像，这些图像中应包含已知参数（例如标定板大小和格点数）的标定板。
然后，在Matlab中加载图像数据，使用标定板图像来标定相机并求解相机内外参数。
1.2 IMU标定惯性测量单元（IMU）通常包括加速度计和陀螺仪等多种传感器。
IMU标定的目的是确定IMU的误差模型，以便在后续的定位中进行误差补偿。
在Matlab中，可以使用传感器标定和估计工具箱进行IMU标定操作。
首先，需要设计一套标定实验，包括旋转和加速度等多个运动过程。
然后，使用这些实验数据来标定IMU的误差模型。
二、定位算法与模型2.1 基于测距的定位基于测距的定位是通过测量到达定位节点的信号传播时间或信号强度等信息来实现的。
在Matlab中，可以使用距离测量数据进行多边定位或三边定位。
多边定位是通过测量到多个定位节点的距离信息来确定目标位置，可以使用最小二乘法等进行求解。
三边定位是通过测量到三个定位节点的距离信息来确定目标位置，可以使用三角测量法进行求解。
2.2 基于惯性导航的定位惯性导航是利用IMU等传感器测量物体的加速度和角速度等信息进行定位和导航的方法。
在Matlab中，可以使用十字光束法进行惯性导航定位。
首先，需要根据IMU数据求解出物体的位置、速度和姿态等信息。
然后，通过十字光束法计算出相对定位误差，从而实现精确定位。
2.3 基于地标的定位基于地标的定位是通过识别已知地标进行定位的方法。
基于MATLAB的GPS信号的仿真研究
基于MATLAB的GPS信号的仿真研究一、本文概述随着全球定位系统（GPS）技术的广泛应用，其在导航、定位、授时等领域的重要性日益凸显。
为了更好地理解GPS信号的特性，提高GPS接收机的设计水平和性能，对GPS信号进行仿真研究显得尤为重要。
本文旨在探讨基于MATLAB的GPS信号仿真方法，分析GPS信号的特点，以及如何利用MATLAB这一强大的数值计算环境和图形化编程工具，对GPS信号进行高效、精确的仿真。
文章首先介绍了GPS系统的发展历程、基本原理和信号特性，为后续的信号仿真提供了理论基础。
随后，详细阐述了GPS信号仿真的一般流程，包括信号生成、传播模型、噪声添加等关键环节。
在此基础上，重点介绍了如何利用MATLAB编写GPS信号仿真程序，包括信号生成、传播模型建立、噪声模拟等方面的具体实现方法。
文章还通过实际案例，展示了基于MATLAB的GPS信号仿真在接收机设计、性能评估等方面的应用。
通过仿真实验，可以深入了解GPS信号在不同环境下的传播特性，为接收机算法优化和性能提升提供有力支持。
本文的研究不仅有助于加深对GPS信号特性和仿真方法的理解，也为GPS接收机的研究和开发提供了一种有效的技术手段。
通过MATLAB的仿真研究，可以更加直观地揭示GPS信号的本质规律，为实际应用提供有力指导。
二、GPS信号原理及特性全球定位系统（GPS）是一种基于卫星的无线电导航系统，它利用一组在地球轨道上运行的卫星来提供全球范围内的定位和时间服务。
每个GPS卫星都不断地向地球表面发射射频信号，这些信号被地面上的接收器接收并处理，从而确定接收器的三维位置和速度，以及精确的时间信息。
GPS卫星发射的信号是L波段的射频信号，分为两个频段：L1（142 MHz）和L2（160 MHz）。
每个频段都包含两种类型的信号：C/A码（粗捕获码）和P码（精密码）。
C/A码是对公众开放的，用于民用和商业应用，而P码则用于军事和特定的高精度应用。
无线通信MATLAB实验报告完整版.
无线通信实验报告院系名称：信息科学与工程学院专业班级：电信1203学生姓名：刘海峰学号： 201216020307 授课教师：杨静老师2015 年10 月31 日实验一基于通信系统的建模一、基本原理数字调相：如果两个频率相同的载波同时开始振荡，这两个频率同时达到正最大值，同时达到零值，同时达到负最大值，它们应处于"同相"状态；如果其中一个开始得迟了一点，就可能不相同了。
如果一个达到正最大值时，另一个达到负最大值，则称为"反相"。
一般把信号振荡一次（一周）作为360度。
如果一个波比另一个波相差半个周期，我们说两个波的相位差180度，也就是反相。
当传输数字信号时，"1"码控制发0度相位，"0"码控制发180度相位。
载波的初始相位就有了移动，也就带上了信息。
相移键控是利用载波的相位变化来传递数字信息，而振幅和频率保持不变。
在2PSK中，通常用初始相位0和π分别表示二进制“1”和“0”。
因此，2PSK信号的时域表达式为(t)=Acos t+)其中，表示第n个符号的绝对相位：=因此，上式可以改写为二、结果分析5101510-410-310-210-1104-PAM 载波调制信号在AWGN 信道下的性能Es/N0误比特率和误符号率结果分析：从程序运行结果看仿真得到的误符号率与理论近似值相吻合，而仿真得到的误比特率要高于理论值。
三、源程序%基于通信系统的建模 %作者：刘海峰 %学号：201216020307 %日期：2015年10月31日clc clear all; %清除变量 nsymbol=100000; %每种信噪比下的发送符号数 T=1; %符号周期 fs=100; %采样频率 ts=1/fs; %采样周期t=0:ts:T-ts; %时域矢量 fc=10; %载波频率 c=sqrt(2/T)*exp(j*2*pi *fc*t); %载波信号 c1=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t); %同相载波 c2=-sqrt(2/T)*sin(2*pi *fc*t); %正交载波 M=8; %8-PAM graycode=[0 1 2 3 6 7 4 5]; %Gray 编码规则 EsN0=0:15; %信噪比snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性 msg=randint(1,nsymbol,M); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray 映射 msgmod=pskmod(msg1,M).'; %基带8—PSK 映射 tx=real(msgmod*c); %载波调制 tx1=reshape(tx.',1,len gth(msgmod)*length(c));spow=norm(tx1).^2/nsym bol; %求每个符号的平均功率for indx=1:length(EsN0)sigma=sqrt(spow/(2*snr 1(indx))); %根据符号功率求噪声功率 rx=tx1+sigma*randn(1,l ength(tx1));%加入高斯白噪声 rx1=reshape(rx,length(c),length(msgmod));r1=(c1*rx1)/length(c1); %相关运算 r2=(c2*rx1)/length(c2);r=r1+j*r2;y=pskdemod(r,M);%PSK 解调 decmsg=graycode(y+1); [err,ber(indx)]=biterr (msg,decmsg,log2(M));%误比特率 [err,ser(indx)]=symerr (msg,decmsg);%误符号率 endser1=2*qfunc(sqrt(2*snr1)*sin(pi/M)); %理论误符号率 ber1=1/log2(M)*ser1; %理论误比特率 semilogy(EsN0,ber,'-ko ',EsN0,ser,'-k*',EsN0,ser1,EsN0,ber1,'-k.'); title('4-PAM 载波调制信号在AWGN 信道下的性能') xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率')legend('误比特率','误符号率','理论误符号率','理论误符号率')实验二 AM 调制信号的Matlab 实现一、实验原理标准调幅波（AM ）产生原理：调制信号是来自信源的调制信号（基带信号），这些信号可以是模拟的，亦可以是数字的。
WIFI位置指纹定位技术研究及仿真器设计
WIFI位置指纹定位技术研究及仿真器设计一、本文概述随着移动设备和无线网络的普及，定位技术在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
WIFI位置指纹定位技术以其高精度和低成本的特点，受到了广泛关注。
本文旨在深入研究WIFI位置指纹定位技术的原理、方法及其优化策略，并设计一款基于该技术的仿真器，以辅助研究人员和开发者更好地理解和应用这一技术。
本文将详细阐述WIFI位置指纹定位技术的基本原理，包括其工作机制和关键技术点。
接着，我们将探讨现有的WIFI位置指纹定位方法，分析它们的优缺点，并提出相应的改进策略。
本文还将关注如何优化WIFI位置指纹数据库，以提高定位精度和效率。
在此基础上，我们将设计并实现一款WIFI位置指纹定位仿真器。
该仿真器将具备模拟WIFI信号传播、构建指纹数据库、执行定位算法等功能，从而提供一个可控的实验环境，以便研究人员和开发者在实际应用前对算法和系统进行验证和优化。
本文的贡献在于：一是对WIFI位置指纹定位技术进行了全面而深入的研究，为相关领域提供了有价值的参考；二是设计并实现了一款实用的仿真器，为WIFI位置指纹定位技术的研发和应用提供了有力支持。
我们将通过实验结果和分析来验证本文所提出的方法和仿真器的有效性，并展望WIFI位置指纹定位技术的未来发展方向。
二、WIFI位置指纹定位技术原理WIFI位置指纹定位技术是一种基于无线局域网（WLAN）信号强度特性的室内定位方法。
其核心思想是将室内空间划分为若干小的区域，每个区域具有独特的WIFI信号强度特征，这些特征形成了每个区域的“指纹”。
当移动设备接入WLAN时，通过采集并分析其接收到的来自各个接入点（AP）的信号强度，可以匹配到最相似的指纹，从而确定设备的位置。
WIFI位置指纹定位技术主要由两个阶段组成：离线指纹地图构建阶段和在线定位阶段。
在离线指纹地图构建阶段，需要在待定位区域内采集各个位置的WIFI信号强度数据，形成指纹数据库。
这个数据库包含了每个位置对应的各个AP的信号强度信息。
基于WiFi定位的室内导航系统设计与实现
基于WiFi定位的室内导航系统设计与实现随着移动互联网的普及，人们对于室内导航系统的需求也越来越高。
在大型商场、医院、机场等公共场所，人们往往会面临着迷茫和找不到指定位置的问题，而这时候室内导航系统就能够帮助人们准确找到目的地。
室内导航系统实现的关键是定位技术，现今室内定位技术主要有基于WiFi、基于蓝牙和基于超声波等几种方式。
本文将介绍基于WiFi定位的室内导航系统设计与实现。
一、基于WiFi定位原理在室内环境下，GPS信号可能会受到遮挡，无法准确的定位用户位置。
而WiFi信号的穿透力比较强，可以穿过墙壁等障碍物，并且WiFi信号的分布比较广泛，因此可以根据用户手机连接的WiFi热点来获取用户的位置信息。
基于WiFi的室内定位主要分为两种方式：指纹库匹配和信号强度定位。
指纹库匹配是通过预先采集WiFi信号进行离线处理，生成指纹库，再将用户手机采集到的WiFi信号与指纹库进行匹配，来获得用户的位置信息。
信号强度定位是通过对接收到的WiFi信号强度进行实时计算，来推断用户所处的位置。
这里我们将采用信号强度定位方式。
二、室内导航系统设计1、系统结构设计室内导航系统主要包括三个部分：前端页面、服务器和数据库。
前端页面用户在手机上访问，通过服务器获取用户所在位置和目的地位置以及路线规划，并将结果展示给用户。
服务器则负责接收前端页面上传的用户位置信息，进行定位计算与路线规划，并将结果返回给前端页面。
数据库则是系统的核心，负责存储热点信息和建筑物布局信息。
2、数据库设计数据库表格主要包括两种类型：热点信息表和建筑物信息表。
热点信息表包括热点名称、位置信息、覆盖面积等字段。
建筑物信息表包括建筑物名称、楼层数、坐标信息等字段。
数据库中的数据必须是实时的，并且需要不断地更新。
3、算法设计室内导航的核心是算法设计，一款好的算法可以提高准确度和用户体验。
而对于基于WiFi的信号强度定位，主要采用KNN算法。
KNN算法即k-近邻算法，是在给定的数据集中查找k个最相似的数据。
单站无源定位算法matlab
一、概述在无线通信中，定位技术是一项重要的技术，它在很多领域都有着广泛的应用，比如无线宽带网络、物联网、智能交通等。
而其中的无源定位技术，是指在目标物体不需要携带任何主动发射信号的情况下，通过接收多个站点的信号来实现对目标物体位置的估计。
该技术有着广泛的应用前景与研究价值。
二、无源定位算法的基本原理无源定位算法主要利用多个接收站点的信号数据，通过测量接收到的信号的到达时间差或者信号强度差等信息，结合地理位置信息，来推断目标物体的位置。
其基本原理可以概括为三个步骤：1. 接收信号数据：首先需要设置好多个接收站点，并通过这些站点来接收目标物体发出的信号。
然后将接收到的信号数据进行记录和处理。
2. 信号信息处理：根据接收到的信号数据，通过算法来计算出目标物体的位置。
这一步通常需要进行信号到达时间差或者信号强度差的计算和分析。
3. 位置估计与优化：得到了目标的初步位置估计之后，还需要进行进一步的优化处理，以提高定位的精度和准确度。
三、常见的无源定位算法在无源定位算法中，常见的算法有TDOA算法、FDOA算法、TOA算法等。
其中，TDOA（Time Difference of Arrival）算法是一种常用的定位算法，它是根据信号的到达时间差来进行定位的。
该算法的核心是计算接收到的信号在不同接收站点的到达时间差，然后根据这些时间差来推断目标物体的位置。
而FDOA（Frequency Difference of Arrival）算法则是利用信号的频率差异来进行定位的，该算法通常适用于频率调制比较明显的信号。
TOA（Time of Arrival）算法则是利用信号的到达时间来进行定位的，其核心思想是根据已知的信号传播速度和接收到信号的时间来计算目标的位置。
四、MATLAB在无源定位算法中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在无源定位算法中有着广泛的应用。
通过MATLAB提供的丰富的信号处理、数学计算和图形显示等功能，实现无源定位算法的模拟、仿真、验证和展示是十分方便和高效的。
Matlab中的无线传感器网络建模与仿真方法
Matlab中的无线传感器网络建模与仿真方法无线传感器网络是一种可以收集、处理和传输环境中各种物理量和信息的网络系统。
它由许多分布在环境中的传感器节点组成，这些节点可以通过无线通信相互连接。
Matlab作为一种强大且灵活的编程语言和工具，为研究人员提供了一种便捷的方式来进行无线传感器网络的建模和仿真。
本文将介绍在Matlab中进行无线传感器网络建模与仿真的方法及其应用。
无线传感器网络的建模主要涉及网络拓扑、传感器节点特性、环境参数等方面。
Matlab提供了一些常用的工具箱和函数来实现这些功能，例如Network Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox。
使用这些工具箱，我们可以轻松地创建各种不同的网络拓扑结构，例如星型、树状、网状等。
在网络拓扑建模方面，我们可以使用Matlab的图论工具箱来创建无线传感器网络的拓扑结构。
通过定义节点和边的关系，我们可以轻松地创建一个无向图，其中节点代表传感器节点，边代表节点之间的通信链路。
然后，我们可以使用图论算法来分析网络的连通性、最短路径等性质。
这些分析结果对于优化网络性能和设计传感器部署方案非常有帮助。
传感器节点特性的建模是无线传感器网络建模中的关键问题。
在Matlab中，我们可以使用多种方法来描述传感器节点的特性，例如使用概率分布来建模节点的能量消耗模型，使用随机变量来建模节点的传感器输出模型等。
此外，Matlab还提供了一些用于处理时间序列数据和信号处理的工具箱，这些工具箱可以帮助我们分析和处理从传感器节点收集到的数据。
除了网络拓扑和传感器节点特性的建模，Matlab还提供了一些用于模拟无线传感器网络行为的工具。
例如，我们可以使用matlab中的蒙特卡罗模拟方法来模拟传感器节点的随机行为和传输过程。
通过在仿真中引入不同的参数和场景，我们可以评估网络性能、检测潜在的故障和问题，并优化网络设计。
无线传感器网络建模与仿真在许多应用领域都起着重要的作用。
基于Matlab的智能网联汽车导航定位仿真
基于Matlab的智能网联汽车导航定位仿真作者：张璘马岩张辉来源：《时代汽车》2021年第22期摘要：首先介绍了目前智能网联汽车的主流导航定位方法，其次分别对GPS/IMU定位和激光SLAM定位技术及原理进行了介绍，最后应用两种导航定位方法的Matlab函数分别对车辆运行轨迹进行仿真，实现了智能网联汽车的高精度导航定位。
关键词：Matlab 智能网联导航定位仿真Simulation of Intelligent Networked Car Navigation and Positioning Based on MatlabZhang Lin Ma Yan Zhang HuiAbstract：Firstly， the current mainstream navigation and positioning methods for intelligent networked vehicles are introduced. Secondly， the GPS/IMU positioning and laser SLAM positioning technology and principles are introduced. Finally， the Matlab functions of the two navigation and positioning methods are applied to the vehicle trajectory. The simulation realizes the high-precision navigation and positioning of the intelligent networked car.Key words：Matlab， intelligent network connection， navigation and positioning， simulation1 导航定位方法智能网联汽车是车联网与智能汽车的有机结合，配合先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，与现代通信、网络技术融合，以实现车、人、路、后台等信息交互与安全、舒适、节能、高效驾驶出行为目标的新一代汽车[1]。
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信息科学
科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald
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无线定位系统的基本功能是收集一定地理区域内的无线信息，根据接收信号频率、到达时间及角度等信号参量的变化，获取目标点的位置。
依照检测的特征值的不同，可以将基本的定位方法分成4种：基于场强测量的定位方法（R S S I）、基于信号到达时间差的定位方法(T D OA)、基于信号到达时间的定位方法(TOA)、基于信号到达角度的定位方法（AOA）以及混合定位方法，由于RS SI定位方法较为简单，但受多径衰落和阴影效应的影响较大，使其定位精度较
差，因此，该方法没有得到广泛的重视和应用；AOA定位方法定位精度较高，但系统设备复杂，成本较高。
T OA定位方法精度高，但对时间同步有较高要求；T OA需要严格的M S 与BS 时钟同步，而T DOA只需BS间的时钟同步即可，因此该文利用TDOA来确定目标点的位置。
1 定位系统的原理及总体设计方案
无线定位系统主要包括以下几部分：天线阵列、高频放大器、选频滤波器、A/D转换部分、基于m at l ab 测向系统、信息显示部分。
系统的工作原理大概如下：首先由多个天线阵列接收到来自空中某一位置发射来的信号，由于从天线阵列接收到的信号非常微弱，因而必须要经过高频放大器放大。
然后经过选频滤波器进行滤波，滤去无用信号，保留有用信号。
由于任何一个处理器处理的都是数字信号，因此接收到的模拟信号要进行A/D转换，转换为数字信号。
转换后的数字信号送到基于m at l ab 测向系统进行T D OA定位。
这样就可以根据获得的时间差信息和一些参数对目标进行定位，并将定位信息送到显示部分。
2 计算信号点的位置
m at l ab所完成的主要任务是根据天线阵列接收到的数据对目标的二维到达时间差的精确估计，并将其结果显示出
DOI：10.16660/ k i.1674-098X.2016.28.090
基于matlab的无线定位系统的设计与实现
蒋争明 唐盛平
（广东科技学院计算机系 广东东莞 523000）
摘 要：随着智能天线的出现和蜂窝移动通信的发展，无线定位技术越来越受到大家的关注。
无线定位系统由天线阵列、高频功率放大、选频滤波、A/D转换和基于matlab无线定位5个部分组成。
该文重点介绍在matlab开发环境下，如何通过基于信号到达时间差的定位法(TDOA)来确定目标点的位置。
实验结果显示:在允许的范围内，能精确确定目标点的位置。
关键词：无线定位 设计 信号中图分类号：TN959.2
文献标识码：A
文章编号
：
1674-098X(2016)10(a)-0090-02
图1 无线定位求信号点的位置 图2 CHANFUC函数流程图3 无线定位确定信号位置图
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来。
该过程的具体设计流程图如1所示。
为了计算出信号点位置，该设计采用了一个很巧妙的办法就是首先设定7个阵元的位置，然后通过加随机高斯噪声和设定信号点的位置来求出信号点到各个阵元点的时间差。
由于时间t c s ∆⨯=,因此当我们知道了t ∆后就相当于知道了T DOA双曲线所对应的距离。
在已知T DOA 和各个阵元的二维空间坐标位置后，就可以通过调用函数求出信号点的位置。
为了实现模块化设计，设计了子函数CH A N FUC，其流程图如图2所示。
CHA N FUC的功能是可以根据阵元个数、阵元点的位置坐标和时间差来确定信源点的位置。
将一个大的程序分解成几个单一的子程序模块，用函数来完成每个子程序的功能，这样大大简化了程序的复杂性。
3 信号点的位置仿真和分析
为了对信号点进行无线定位，假设信号的发出点的真实位置为(320，300)，定位的区域半径为r =500，在小区内分布有7个阵元，7个阵元的位置坐标分别为(0,s qr t(3)*r/2)、(3*r /4,s q r t (3)*r /4)、(-3*r /4,-s q r t (3)*r /4)、(3*r/4，-s qr t(3)*r/4)、（0，0）、(3*r/4,-s qr t(3)*r/4)、(3*r/4,s qr t(3)*r/4)，信号点到第一个阵元的时间与到其他各阵元的时间之差可以通过其距离来等价的表示出来，因为t c s ∆⨯=，
该程序通过设定真实坐标，然后加一些噪声来求到各阵元的距离差。
在已知阵元距离与时间差的情况下，通过设定T DOA双曲线模型，来构建线性方程组的解，然后通过CH A N算法来求解线性方程组的解，从而可确定信号点的位置。
为了形象地表示出信源目标点的位置，用m at lab 编写程序显示其定位的图如图3所示。
其中*表示阵元的坐标位置，+表示信号点的真实位置，^表示通过无线系统定位后信号的位置，而圆表示该有效区域。
通过以上算法可以在m at l ab中求出信源的实验测量位置为（306.618 0，253.738 8），各基站的坐标点位置为与到第一个阵元的距离之差分别为（0，0）、（0，433.012 7），（375.000 0，216.506 4）、（375.000 0，216.506 4）、（-375.000 0，-216.506 4）、（375.000 0，-216.506 4）、（0，-433.012 7），从这些数据中我们可以看出由于多径等因素的影响使得测量点的位置与真实位置之间有一定偏差，该偏差表现在m atlab中的仿真上就表现为两点不重合。
4 结语
无线定位系统的设计与制作要完成的主要任务是对空间中的某一位置进行精确的定位，确定其空间坐标值。
该文分析了无线定位系统的组成，然后重点介绍在m at l ab 开发环境下，如何通过阵元个数、阵元点的位置坐标和时间差来确定信源点的位置，实验结果表明，在允许的误差范围内，可以定位到目标点的位置，但是由于多径等因素的影响使得测量点的位置与真实位置之间有一定偏差。
参考文献
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殊情况：第一种情况，用一个有512个样本的信号；第二种情况，用一个c k =512和r k =512像素的人工图像。
为了实现数值计算，我们应用两个经典的量化指标：信噪比（SN R）指标和均方根误差（R MSE）指标。
两个指标用下面的表达式描述：
[]2
11102^11(,)10log (,)(,)c
r
c
r
k k
i j dB k k
i j x i j SNR x i j x i j ====⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪
⎡⎤- ⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭
∑∑∑∑
(20)
RMSE (21)
在第一种情况下，我们施加了一个如图1中上图所示的方波信号。
这个信号被加以图1中下图所示的白噪声，方差为0.4。
有限混合中位数滤波（F M H）和递归F I R 滤波器的近似阶数是线性的，分别用表达式（15）和式（19）描述。
为了仿真和定性定量的对比，我们用有限混合中位数滤波（F MH）N=11的样本。
在图2中，分别是增强的FM H滤波器（上图）和递归FIR滤波器（下图）。
定量的评估见表1。
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