26TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码

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30个智能算法matlab代码

30个智能算法matlab代码以下是30个使用MATLAB编写的智能算法的示例代码： 1. 线性回归算法：

matlab.

x = [1, 2, 3, 4, 5];

y = [2, 4, 6, 8, 10];

coefficients = polyfit(x, y, 1);

predicted_y = polyval(coefficients, x);

2. 逻辑回归算法：

matlab.

x = [1, 2, 3, 4, 5];

y = [0, 0, 1, 1, 1];

model = fitglm(x, y, 'Distribution', 'binomial'); predicted_y = predict(model, x);

3. 支持向量机算法：

matlab.

x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3];

y = [1, 1, -1, -1, -1];

model = fitcsvm(x', y');

predicted_y = predict(model, x');

4. 决策树算法：

matlab.

x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];

model = fitctree(x', y');

predicted_y = predict(model, x');

5. 随机森林算法：

matlab.

x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];

model = TreeBagger(50, x', y');

基于TDOA的CHAN算法在UWB系统中的应用

维普资讯 http://www.cqvip.com
基于ＴＯＡ的ＣＤＨＡＮ算法在ＵＷＢ系统中的应用
。郑飞
摘要：超宽带无线定位技术有广阔的应用前景，本文列随机误差将导致定位精度变差。所以，定位问题就由非线性方程求解转换成了非线性优化的最优估计问题。下面，我们分析在ＵＷＢ系统中应用的ＣＡＨＮ算法。假设二维（Ｄ）平面上任意地分布着Ｍ个定位站，从源点２
ＥＡ算法ＨＮ
在超宽带室内定位系统中，一旦获得ＴＡＦＯ（达时ＯＦＤＡ到间／到达时间差）的测量值，就可以得到目标到定位站的距离
或目标到两个定位站之间的距离差，多个ＴＩＤＯＡ（达时ＯＡＴ到
置。
间／到达时间差）的测量值就构成一组关于目标位置的圆周曲
线／曲线方程组，求解该方程组就可以得到目标的估计位置。双但是定位方程组都是非线性的，而且测量总存在误差，其中的

基于TDOA的Chan定位算法仿真研究

２０１６年第５期
舰船电子工程
２Ｃｈａｎ算法的数学描述
间的坐标值差，Ｒ，为ＭＳ到第ｉ个基站和到第一个基站之间的距离差。
在无线电定位中，一旦取得ＴＤＯＡ测量值，就
≈ （ＧＴＢＢＧ：）一
可以得到移动目标ＭＳ到两个ＢＳ基站之间的距离
收稿日期：２０１５年１１月１０Ｅｔ，修回Ｅｔ期：２０１５年１２月２７日作者简介：倪磊磊，男，研究方向：定位技术。杨露菁，女，教授，博士生导师，研究方向：定位技术、大数据。蔡时超，男，研究方向：海洋工程技术。周恭谦，男，博士研究生，研究方向：ＴＤＯＡ定位技术。
Ｖｏｌ＿３６Ｎｏ．５９２
舰船电子工程
ＳｈｉｐＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
总第２６３期２０１６年第５期
基于ＴＤＯＡ的Ｃｈａｎ定位算法仿真研究
倪磊磊杨露菁蔡时超周恭谦
（海军工程大学电子工程学院武汉４３００３３）
摘要论文对基于ＴＩＸ）Ａ定位技术的Ｃｈａｎ氏算法进行了数学描述，之后对影响Ｃｈａｎ氏算法定位精度的相关要素进行了仿真分析。首先分析 wenku.baidu.com基站数量对定位精度的影响，其次分析了基站分布的拓扑结构对定位精度的影响，最后分析了噪声对定位精度的影响，并得出了相应的结论。

TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码

func on [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)

%% TDOA定位定位Chan算法

%*********************************************************

% CHAN算法,假设移动台与各基站位置较近,需进行三四WLS计算

% 输入参数:

% R(N-1×1): TDOA测量值

% Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行

% 输出参数:

% POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决

% POS1(2X1) :定位结果1

% POS2(2X1) :定位结果2

% POS3(2X1) :定位结果3

% POS4(2X1) :定位结果4

%这段程序用于自己产生算法输入参数,用于算法测试

% delta = 10; %TDOA测量误差的标准差,用于产生Q矩阵

% M=4; %参考基站外的基站数量

% Xb = 20;Yb = 100; %参考的基站坐标

% X = zeros(M,2);

% a = 2*pi/M;

% for i=1:M %生成其他基站的坐标

% X(i,1) = 400*cos(a*(i-1));

% X(i,2) = 400*sin(a*(i-1));

% end

% Xreal = -150;Yreal = 200;%移动台真实坐标

% %产生TDOA测量结果

% Rb = sqrt((Xreal - Xb)^2+(Yreal - Yb)^2);%移动台到基站的真实距离

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

tdoa泰勒算法代码matlab

TDOA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,:))];

TDOA定位技术的基本原理和算法

之间的距离，ｉ＝１，２，…Ｍ。矩阵Ｑ为ＴＤＯＡ协方差似ＴＤＯＡ协方差矩阵，其中仃§为１１）ｏＡ测量值的方
矩阵，垂对角线元素之和定义了定位估计器ＭＳＥ的差。
理论下界。在实际应用中Ｑ可能是未知的，但如果２．２圆／球误差概率（ＣＥＰ／ＳＥＰ）
在所有接收机中噪声功率谱密度相似，可将Ｑ的对
定位估计准确率的一种严格且简单的度量是圆
（３）
为了判断定位估计器的准确率，ＭＳＥ或ＲＭＳＥ通常
与理论界ＣＲＬＢ进行比较。ＣＲＬＢ为任何无偏差参数估计器的方差提供一个下界，通常适用于平稳高斯噪声的平稳高斯信号估计文献给出的ＴＤＯＡ定位误差的ＣＲＬＢ为：
西＝Ｃ２（Ｇ？Ｑ～Ｇ。）－１
（４）
其中，
ｒ［（ｚ１一ｚｏ）］／Ｒ１一［（ｚ２一ｚ／Ｒ２］［（Ｙ１一Ｙｏ）］／Ｒ１一［（Ｙ２一Ｙｏ）／Ｒ２］
万方数据
图８基站数目为７时。ＭＴａｙｌｏｒ算法和ＣＨＡＮ算法在ＢａｄＵｒｂａｎ和Ｕｒｂａｎ环境下的性能比
标识说明：ＢａｄＵｒｂａｎＣｈａｎ表示在ＢａｄＵｒｂａｌｌ（Ｔ＝１）环境下ＣＨＡＮ算法的定位性能曲线；Ｕｒｂａｎ— Ｃｈａｎ表示在Ｕｒｂａｌｌ（Ｔ＝０．４）环境下ＣＨＡＮ算法的定位性能曲线；ＢａｄＵｒｂａｎＴａｙｌｏｒ表示在ＢａｄＵｒｂａｎ（Ｔ＝１）环境下ＭＴａｙｌｏｒ算法的定位性能曲线；Ｕｒ— ｂａｎＴａｙｌｏｒ表示在Ｕｒｂａｎ（Ｔ＝０．４）环境下ＭＴａｙｌｏｒ算法的定位性能曲线。

基于Chan的TDOA三维定位算法

假设三维（３Ｄ）空间上任意的分布着 Ⅳ个基站，
ＭＳ的估计位置为（ｘ，ｙ，ｚ），基站ｎｓ的位置为（曷，，
ｚ＝ｆ），移动终端（Ｍｓ）到达第个ＢＳｉ的距离为Ｒ，可以
得到
碹一：一墨《。一一其中ｈ＝１
其中，为误差矢量Ｖ的协方差矩阵
＝
（１０）
［ ’ Ｉ， ’ Ｉ，＝ＢＱＢ［６１，Ｑ为ＴＤＯＡ测量值的协方差矩
阵Ｑ＝昭｛，仃，０．一，０，。｝，Ｂ＝｛，， … ，），
２ＴＤＯＡ定位原理与Ｃｈａｎ算法
基于ＴＤＯＡ的定位系统中，一旦获得ＴＤＯＡ的
测量值，就可以得到移动终端到定位基站之间的距解，再利用第一次得到的估计坐标及附加变量等已离差，多个测量值构成一组关于移动终端位置的双知约束条件进行第二次ＷＬＳ估计，从而得到改进的曲线方程组，求解该方程组就可以得到目标的估计位置。由于定位方程组是非线性的，而且ＴＤＯＡ的测量总存在误差，所以定位问题就由求解非线性方程
…
…
…
…
…
…

tdoa三维定位中泰勒算法代码

引言

在无线通信和定位领域，tdoa（Time Difference of Arrival）三维定位技术被广泛应用。该技术通过测量信号到达不同接收器的时间差来确定发送信号源的位置。其中，泰勒算法是一种经典的tdoa三维定位算法，可以通过精确的数学计算来实现高精度的定位结果。

原理介绍

时间差测量

在tdoa三维定位中，首先需要测量不同接收器接收到信号的时间差。这可以通过一种双步骤方法来实现。首先，在接收到信号后，立即记录接收时间，并将其与发送信号的时间戳进行比较，从而获得到达时间差。然后，通过测量接收到信号的到达时间差来计算距离差。

基于泰勒级数展开的定位算法

泰勒算法利用了泰勒级数展开的原理来估计发送信号源的位置。该算法基于以下假设： - 发送信号源位于三维坐标系的某个位置，用（x,y,z）表示。 - 接收到信号的时间差能够准确测量。

根据这些假设，泰勒算法基于以下原理进行定位计算： 1. 将未知发送源位置进行泰勒展开，展开到一阶近似。 2. 利用接收器测量到的时间差将泰勒展开式中的高阶项消除，只保留一阶项。 3. 在一阶近似的基础上，求解方程组来计算发送源的位置。

泰勒算法代码实现

以下是使用Python编写的泰勒算法代码示例：

import numpy as np

def taylor_algorithm(time_diffs, receiver_positions):

# 初始化发送信号源位置的初始估计

estimated_position = np.array([0, 0, 0])

chan算法-代码(数学建模)

function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)

%% TDOA定位定位Chan算法

%*********************************************************

% CHAN算法,假设移动台与各基站位置较近,需进行三四WLS计算

% 输入参数:

% R(N-1×1): TDOA测量值

% Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行

% 输出参数:

% POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决

% POS1(2X1) :定位结果1

% POS2(2X1) :定位结果2

% POS3(2X1) :定位结果3

% POS4(2X1) :定位结果4 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%

%这段程序用于自己产生算法输入参数,用于算法测试

% delta = 10; %TDOA测量误差的标准差,用于产生Q矩阵

% M=4; %参考基站外的基站数量

% Xb = 20;Yb = 100; %参考的基站坐标

% X = zeros(M,2);

% a = 2*pi/M;

% for i=1:M %生成其他基站的坐标

% X(i,1) = 400*cos(a*(i-1));

% X(i,2) = 400*sin(a*(i-1));

% end

% Xreal = -150;Yreal = 200;%移动台真实坐标

基于Kalman滤波的Chan室内定位算法改进

仲江涛;秦斌;吴健春;刘童

【摘要】Based on TDOA (Time Difference of Arrival) positioning model,Chan-Kalman positioning algorithm is proposed aiming at the problem that the positioning accuracy of UWB (Ultra Wide Band) is low due to the complex environment of UWB (Ultra Wide Band).The Chan-Kalman positioning algorithm,in combination of Kalman filter idea,could reduce the positioning error caused by the uncertainty factor in the non-line-of-sight and the line-of-sight condition.The estimated value obtained by the Chan algorithm is taken as the initial value of the Kalman filter algorithm,and the position is estimated twice.Simulation with Matlab platform and in the case of ranging error at ±10 cm indicate that Chan-Kalman algorithm could reduce the two-dimensional positioning standard deviation from 30 cm to 15cm.Experiment shows that Chan-Kalman positioning algorithm could effectively decrease the positioning error and improve the accuracy and stability of the positioning system.%针对

Chan 定位算法

根据几何关系我们定义以下要用的关系表达式：

根据另外有如下关系：

将代入，则有:

在这里是关键一步：消除了未知数的平方项，仅保留一次项，得到了一系列的线性方程组。比如当

时，有如下表达式：

分析，首先要明确，，已知，未知项有，，。首先假设是已知的。则可以视作线性方程组求解。因为是二元一次方程组，因此可以直接利用消元法来求解。首先可以通过移项化简为：

再简记为：

在这里可以视为，即。可以利用矩阵的逆即，也可以利用如下的行列式除法。最后求得：

其中，。将，代入可得：

对于进一步处理得：

其中，我们令：

利用我们就可以将表示为如下非常简洁的形式：

其中，只有是未知的。因此要想求出 MS 的坐标，由式可知，首先要求出。接下来我们将式代入到式，可以化为如下形式：

式是以的一元二次方程。求解式可得的两个根，根据先验信息可以舍去一个无效的根，将有效的代回到式 (13) 可求可求出 MS 的估计坐标。

% 求解一元二次方程

syms r;

r0 = solve(a*r^2+b*r+c); % 默认 eqx=0

% select the ture 'r0', then solve the x & y.

二、多个基站

Chan 算法是基于双曲线交点的定位方法，闭合解/解析解，小范围和大范围的定位系统都适用。当 TDOA 估计误差较小时，可以认为是 ML（最大似然法）的一种近似方法。

当基站的数量大于 3 时，TDOA 值得到的非线性方程组个数要多于未知变量的个数。采用加权最小二乘法(WLS)来充分利用冗余的数据，Chan 算法能获得更加好的 MS 位置估计值。此时先将初始非线性 TDOA 方程组转换为线性方程组，然后采用 WLS 得到初始解，再利用第一次得到的估计坐标及附加变量等已知约束条件进行第二次 WLS 估计，从而得到改进的估计坐标。

基于TDOA的Chan算法和Taylor算法的分析与比较

＝
（置十）
（３）
将式（３）代入式（１）得：
置＋２ＲＪ￣＋垦＝墨－２ｘ，ｘ一２ｙ，ｙ＋＋（４）
（５）
（６）
将ｉ＝ｌ代入式（１）得：
置＝茜一２一２ｈｙ＋ｘ）＋
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＷ０
・技术交流
．
＆５－ＴＤＯＡ＠Ｃｈａｎ－ｇ＠＠Ｔａｙｌｏｒ－ｇ的分析与比较
武警工程大学赵宏旭杨文帅
【摘要】ＴＤｏＡ是一种依据到达时间差无线定位的技术，ＶＪ，ＴＤＯＡ￣Ｊ基础的ｃｈａｎ算法和Ｔ叫１０ｒ算法各有优缺点，本文在介绍两种定位算法的
＝
１
（由一Ｆ
、
、
、Ｓ
图１ＴＤＯＡ算法示意图ｔｌ￣Ｄｔ２分别为被测信号Ｔ到达主站Ａ和从站Ｃ的时间，
差，即：
ａｔ＝ｔ２一
１．３Ｔａｙｌｏｒ级数展开算法Ｔａｙｌｏｒ算法是一种递归的算法，它需要ＭＳ初始位置的估计值，ＭＳ估计位置的改进是在在Ｔａｙｌｏｒ每一次递归中求解ＴＤＯＡ￣量误差的局部最小二乘（Ｌｓ）解来实现的。对于一组ＴＤＯＡ测量值，第一步是将式（２）在选定的移动台初始位置（ｘ。，ｙ０）下进行Ｔａｙｌｏｒ级数展开，则可将式（２）转化为：

室内定位chan氏算法的python实现

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

'程序实现目标：已知四个基站的位置(给定坐标)，以及tag到四个anchors的距离，以及anchors 和anchors之间的距离，用基于chan定位算法实现tag位置的求解, 基于平面空间'

from math import *

import numpy as np

from numpy.linalg import *

def chan_location(Ri_1,AN,Q):

AN_num = len(AN)

k = (AN**2).sum(1)#将数组各元素平方后按列求和

h = 0.5*(Ri_1**2 - k[1:AN_num] + k[0])

Ga = []

for i in range(1,AN_num):

Ga.append([AN[i][0]-AN[0][0],AN[i][1]-AN[0][1],Ri_1[i-1]])

Ga = np.array(Ga)

Ga = -Ga

#tag和AN相距为远距离

Za = inv((Ga.T).dot(inv(Q)).dot(Ga)).dot((Ga.T).dot(inv(Q)).dot(h))

#求B,FA值以便代入

real_dis = np.sqrt(((AN[1:AN_num]-Za[0:2])**2).sum(1))

Ba = np.diag(real_dis)

Fa = Ba.dot(Q).dot(Ba)

Zacov = inv((Ga.T).dot(inv(Fa)).dot(Ga))

基于TDOA的手机定位技术

朵云健1周遐2钟思佳3李源4 李瑞锋5

（昆明冶金高等专科学校自动化与电力学院云南昆明650033）

摘要：首先分析了TDOA的数学模型，然后通过Chan氏算法来实现基于TDOA的手机定位，最终得到可视化的仿真结果。

关键词：手机定位；波达时差；Chan氏算法；双曲线；基站；手机；最大似然估计法；加权最小二乘法Positioning of Mobile phone Using Time-Difference of Arrival Measurements

DUO yun-jian Zhou Xia ZHONG si-jia LI yuan LI rui-feng (The faculty of Automation and Electric power, kunming Metallurgy college, Kunming,

650033,China )

Abstract: Building the mathematical model of Time-Difference of Arrival (TDOA), positioning of mobile phone using TDOA by Chan’s method, and simulating the visual results by computer.

Key words: positioning of mobile phone ,TDOA, Chan’s method, hyperbola, Base station, mobile phone, ML, WLS

Chan定位算法与TDOA估计精度的关系

将式（3）和式（4）代入式（2）中，可得：
∑ ⎡
⎢ ⎢ ⎢
M m=
2
⎡ ⎢ ⎢⎣
(
x1
−x r1,0
0
)
−
( xm
−
x0
)
⎤2 ⎥
rm,0 ⎥⎦
⎤ −1 ⎥ ⎥ ⎥
φ
=
c2σ
2
⎢ E (( xˆ ⎢⎢E(( yˆ
Hale Waihona Puke Baidu
− −
x0 )( yˆ − y0 )(xˆ −
y0 x0
)) ))
⎥ ⎥
，
⎥
∑ ⎢
⎢M ⎢ ⎣m=2
134
定位精度在视距环境下能够达到克拉美罗下限。可见，Chan 定位算法是一种相当实用的方法，适合实际工程。
Chan 利用 TDOA 观测值在文献[6]中分析了算法的估计误差，但是没有分析 TDOA 观测值的精度对最终定位精度的影响，也没有推导一定定位精度下 TDOA 允许的最大误差值。本文主要研究定位估计精度与 TDOA 估计精度之间的关系，为工程实践提供理论参考，并进一步提高 Chan 算法的实用性。
【Key words】radio location; location accuracy; TDOA; time delay estimation
0 引言