26TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码
基于TDOA的CHAN算法在UWB系统中的应用

出 了主要 针 对 室 内物体 的基 于到 迭 时 问差 ( DOA)的 定 位 算 T
法 。 首 先 对 常 用 的 CH N 算 法 在 L A OS情 况 下 的 性 能 展 开 研
究 .得 出此 算 法对 于服 从 正 态分 布 的误 差有 很 好 的 性 能 ,然 后
仿 真 结果 表 明 ,CHA 算 法定 位 性 能 可 以 达到 理 想 效 果 。 N 关键 词 :T DOA;CH AN 算 法
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
应用 ,基 于无 线 网 络定 位技 术 的应 用 ,脉 冲超 宽 带 ( R U I — WB)
=
f Y ’ ( Q1 ) Q1 】 - - r≈ - h
△ = △ 2 1●●●●●●●● J Y2 r △ J △3 r
() 2
无线定位技 术尤其具有广 阔的发展前 景。U WB信 号 实 现 定 位
E A 算 法 H N
在 超 宽 带室 内定 位 系 统 中 ,一 旦 获 得 T A F O ( 达 时 O FD A 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 T I DOA ( 达 时 OA T 到
与 跟 踪具 有 以下 优 势 : ( )具 有极 高 的距 离 分 辨 能力 。 1
浅析无线电考试作弊信号快速定位方案高超

浅析无线电考试作弊信号快速定位方案高超发布时间:2021-08-31T02:56:30.862Z 来源:《中国科技人才》2021年第15期作者:高超[导读] 本文首先梳理了无线电考试作弊信号的种类及原理,其对考试公平、公正带来的挑战,最后结合最近无线电定位技术如何解决排查工作中遇到的问题提出了一种基于TDOA技术快速锁定信号源的解决方案。
德州市无线电监测中心山东省德州市 253000摘要:本文首先梳理了无线电考试作弊信号的种类及原理,其对考试公平、公正带来的挑战,最后结合最近无线电定位技术如何解决排查工作中遇到的问题提出了一种基于TDOA技术快速锁定信号源的解决方案。
关键词:无线电考试作弊 TDOA定位智能识别分析1.前言近年来,随着通信技术的发展,使得人们可以利用通信设备和网络实现5W(Whoever、Whenever、Wherever、Whomever、Whatever),即任何人可在任何时候、任何地方与任何人进行任何形式的通信,这使得考场内的考生可以方便地通过无线电设备与考场外人员进行信息交换,为考生从场外获取与考试相关的信息的作弊行为提供了方便的工具。
如今无线电技术正与考试作弊加速融合,利用无线技术的作弊助考行为,已经形成了整套地下产业链和商业模式,并趋于成熟;非法盗用和侵占合法的无线电频率,影响了正常的无线电通信和电磁环境。
在快速甄别作弊信号后,如何能够快速、准确的确定作弊设备位置,对打击高科技、隐蔽性强、组织严密的利用无线电技术进行违法作弊的犯罪分子有极大的意义。
2.无线电考试作弊技术特点及发展趋势利用无线电设备进行考试作弊发送答案有两种途径:一种是发射模拟语音信号,接收端通常是微型耳机;另一种是发射数字调制的文本,接收端为带显示屏的伪装文具。
由于防控和定位手段的介入,作弊团伙的警惕性越来越高,作案方式由手动发射信号,逐步升级为通过互联网遥控作弊发射设备进行发射,以免暴露自身。
2.1 语音信号语音信号主要集中在130M-170M、220M、400-470M、1150M、1250M等,通常为窄带的调频信号,发射功率一般不超过5W。
matlab单点定位代码

matlab单点定位代码在MATLAB中进行单点定位,通常涉及到的是使用某种形式的信号处理技术,如最小二乘法、卡尔曼滤波等,来估计信号源的位置。
下面是一个简单的示例,演示了如何使用最小二乘法进行单点定位。
假设我们有一个已知位置的接收器数组,以及接收到的信号强度(或其他测量值)。
我们可以使用这些信息来估计信号源的位置。
以下是一个示例代码:matlab复制代码% 假设接收器坐标和测量值rx_coords = [1, 2; 3, 4; 5, 6]; % 接收器坐标(x, y)measured_values = [30; 25; 20]; % 接收到的信号强度或测量值% 计算接收器之间的距离distances = pdist2(rx_coords(:,1), rx_coords(:,1), 'euclidean');% 创建最小二乘问题X = [measured_values; -1*measured_values];Y = distances(:);% 最小二乘求解% 这里假设我们已经知道测量值之间的线性关系为 Y = X*beta% 因此我们使用pinv函数求解最小二乘问题,找到系数betabeta = pinv(X'*X) * X' * Y;% 使用得到的系数来估计信号源位置estimated_source_x = beta(1);estimated_source_y = beta(2);% 输出估计的位置fprintf('Estimated source position: (%f, %f)\n', estimated_source_x,estimated_source_y);这个代码只是一个简单示例,实际上信号传播和接收可能受到许多因素的影响,例如环境中的障碍物、多径效应等。
这些因素可能需要更复杂的模型和算法来处理。
此外,对于更复杂的情况,可能需要使用更高级的定位技术,如多点定位、指纹地图等。
基于TDOA定位模型的Chan井下定位算法的改进

基于TDOA定位模型的Chan井下定位算法的改进作者:靳伟超马翠红杨友良来源:《物联网技术》2019年第01期摘要:针对因环境复杂多变,非视距及多径效应影响而导致井下定位精度低的问题,采用带宽宽,时间分辨率高,穿透能力强的UWB技术,基于到达时间差(TDOA)的定位方案,提出了一种Chan-UKF定位算法。
即将Chan算法取得的位置估计值作为UKF算法的初始值,对位置初估计进行二次估计。
通过Matlab仿真平台,在TDOA的测距误差标准差σ≤10 cm的情况下,Chan-UKF算法能将二维平面定位的均方根误差减小约50%。
仿真结果显示,Chan-UKF定位算法稳定性较好,能够有效降低定位误差,提高定位系统的精度。
关键词:井下定位;TDOA定位模型;Chan算法;无迹卡尔曼滤波中图分类号:TP271.5;TN409 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2019)01-00-040 引言为防止矿井事故的发生,国家安全生产监督管理总局于2010年颁布了《国务院关于进一步加强企业安全生产工作的通知》,要求各类矿山要严格制定和实施生产技术装备标准。
其中包括装备使用矿井人员定位系统[1]。
因脉冲超宽带(IR-UWB)抗信道衰减性低,频带资源丰富穿透能力强,时间分辨率高,抗多径效应明显等优势成为了井下定位技术的研究热点[2]。
矿井无线电信号传输受巷道分支、弯曲、倾斜、断面面积和形状、围岩介质、巷道表面粗糙度、支护、纵向导体(电缆、铁轨、水管等)、横向导体(工字钢支护等)设备等影响,信道环境复杂多变,多径效应及NLOS明显[2],对于基于观测信号到达角度(AOA)及接收检测信号强度(RSSI)的定位方法不适用于矿井人员的精确定位。
信号到达时间(TOA)、信号到达时间差(TDOA)充分利用了超宽带带宽和超高时间分辨率的特点,定位精度与信号发射设备与接收设备之间信号传输时间有关,受巷道等外部环境影响小,因此适合用于矿井人员精确定位[3]。
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Chan的TDOA三维定位算法

[ = 一 [ 蔓 篆 襄 ] { [ 蓉 ] R + [ 霉 茎 三 茎 ] } c 4
当基站数 目 Ⅳ ≥5时, T D O A测量值的数 目大于 未知参数的数 目,可以采用加权最d ' , - - 乘法( WL S ) 来充分利用冗余的数据 , C h a n 算法能获得更加好 的 移动终端位置估计值 。此时先将初始非线性 T D O A 方程组转换为线性方程组 , 然后采用 WL S 得到初始
2 T D O A定位原 理与 C h a n算法
基于 T DO A 的定 位 系 统 中 , 一旦获得 T D O A 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 WL S 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 T D O A的测 量总存在误差 ,所 以定位问题就由求解非线性方程
,
—
a Z { ( hG ) T ’ l r 一 ( h — G n z a ) ) ( 6 )
-
与前面的分析和推倒类似 ,可 以得到含有移动 终端位置的未知量 Z 。 的解为:
a
=
, 、 ( G 一 G ) G h
,
—
,
z = ( G 、 l , 。 _ G ) G _ h
其中 , 为 误 差 矢 量 V 的 协 方 差 矩 阵
=
( 1 0 )
[ ’ I , ’ I , = B Q B [ 6 1 , Q为T D O A测量值的协方差矩
TDOA,AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法Matlab源码

TDOA,AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法Matlab源码TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法Matlab源码(2007-08-24 01:48:23) 标签:知识/探索function[MX,MY,SS]=ExtendedKalmanFilter(D1,D2,D3,A1,A2,A3,Flag1,FLAG2,S0,P0, SigmaR,SigmaAOA)%% TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法%% 输入参数列表% D1 基站1和移动台之间的距离% D2 基站2和移动台之间的距离% D3 基站3和移动台之间的距离% A1 基站1测得的角度值% A2 基站2测得的角度值% A3 基站3测得的角度值1×1矩阵,取值1,2,3,表明是以哪一个基站作为基准站计算TDOA数据的 % Falg1% FLAG2 N×3矩阵,取值0和1,每一行表示该时刻各基站的AOA是否可选择, % 1表示选择AOA数据,FLAG2并非人为给定,而是由LOS/NLOS检测模块确定% S0 初始状态向量,4×1矩阵% P0 预测误差矩阵的初始值,4×4的矩阵% SigmaR 无偏/有偏卡尔曼输出距离值的方差,由事先统计得到 % SigmaAOA 选择AOA数据的方差,生成AOA数据的规律已知,因此可以确定 %% 输出参数列表% MXM% Y%% 第一步:计算TDOA数据if Flag1==1TDOA1=D2-D1;TDOA2=D3-D1;elseif Flag1==2TDOA1=D1-D2;TDOA2=D3-D2;elseif Flag1==3TDOA1=D1-D3;TDOA2=D2-D3;elseerror('Flag1输入有误,它只能取1,2,3');end%% 第二步:构造两个固定的矩阵%构造状态转移矩阵ΦPhi=[1, 0,0.025, 0;0, 1, 0,0.025;0, 0, 1, 0;0, 0, 0, 1]; %构造W的协方差矩阵QSigmaU=0.00001;%噪声方差取很小的值Q=[0, 0, 0, 0;0, 0, 0, 0;0, 0,SigmaU, 0;0, 0, 0,SigmaU]; %% 第三步:输出数据初始化N=length(D1);MX=zeros(1,N);MY=zeros(1,N);MX(1)=S0(1);MY(1)=S0(2);SS=zeros(4,N);SS(:,1)=S0;%% 第四步:以下是迭代过程for i=2:NFlag2=FLAG2(i,:);%当前各信道环境的LOS/NLOS判据R=FunR(SigmaR,SigmaAOA,Flag2);%调用产生R矩阵的子函数S1=Phi*S0;%由状态方程得到的预测值H=FunH(S1,Flag1,Flag2);%调用产生H矩阵的子函数P1=Phi*P0*(Phi')+Q;%计算上述预测值的协方差矩阵K=P1*(H')*inv(H*P1*(H')+R);%计算滤波增益(加权系数)Z=FunZ(TDOA1,TDOA2,A1,A2,A3,SigmaR,SigmaAOA,Flag2,i);%调用构造观察向量的子函数hS1=FunhS1(S1,Flag1,Flag2);%调用构造观测值的估计值向量的子函数S2=S1+K*(Z-hS1);%加权得到滤波输出值%更新S0和P0P2=P1-K*H*P1;S0=S2;P0=P2;%记录滤波输出值MX(i)=S2(1);MY(i)=S2(2);SS(:,i)=S2;endfunction Z=FunZ(TDOA1,TDOA2,A1,A2,A3,SigmaR,SigmaAOA,Flag2,i) %调用构造观察向量的子函数m=sum(Flag2);Z=zeros(2+m,1);Z(1)=TDOA1(i);Z(2)=TDOA2(i);if Flag2(1)==0&&Flag2(2)==0&&Flag2(3)==0%空语句elseif Flag2(1)==1&&Flag2(2)==0&&Flag2(3)==0Z(3)=A1(i);elseif Flag2(1)==0&&Flag2(2)==1&&Flag2(3)==0Z(3)=A2(i);elseif Flag2(1)==0&&Flag2(2)==0&&Flag2(3)==1Z(3)=A3(i);elseif Flag2(1)==1&&Flag2(2)==1&&Flag2(3)==0Z(3)=A1(i);Z(4)=A2(i);elseif Flag2(1)==1&&Flag2(2)==0&&Flag2(3)==1Z(3)=A1(i);Z(4)=A3(i);elseif Flag2(1)==0&&Flag2(2)==1&&Flag2(3)==1Z(3)=A2(i);Z(4)=A3(i);elseif Flag2(1)==1&&Flag2(2)==1&&Flag2(3)==1Z(3)=A1(i);Z(4)=A2(i);Z(5)=A3(i);elseerror('Flag2格式不正确,它的元素只能取0或者1'); endfunction R=FunR(SigmaR,SigmaAOA,Flag2)%% 产生R矩阵的子函数m=sum(Flag2);B=[-1,1,0;-1,0,1];R11=B*[SigmaR,0,0;0,SigmaR,0;0,0,SigmaR]*(B');R12=zeros(2,m);R21=zeros(m,2);if m==0R22=[];elseif m==1R22=SigmaAOA;elseif m==2R22=[SigmaAOA, 0;0,SigmaAOA]; elseif m==3R22=[SigmaAOA, 0, 0;0,SigmaAOA, 0;0, 0,SigmaAOA];elseerror('Flag2格式不正确,它的元素只能取0或者1'); end R=[R11,R12;R21,R22];function hS1=FunhS1(S1,Flag1,Flag2)%% 构造观测值的估计值向量的子函数%提取估计的移动台坐标x=S1(1);y=S1(2);%三个基站的横纵坐标x1=0;y1=0;x2=5;y2=8.66;x3=10;y3=0;%计算移动台到三个基站的距离(估计值)d1=((x-x1)^2+(y-y1)^2)^0.5;d2=((x-x2)^2+(y-y2)^2)^0.5;d3=((x-x3)^2+(y-y3)^2)^0.5;M=2+sum(Flag2);hS1=zeros(M,1);if Flag1==1%以第一个基站为基准计算TDOA数据hS1(1)=d2-d1;hS1(2)=d3-d1;elseif Flag1==2%以第二个基站为基准计算TDOA数据hS1(1)=d1-d2;hS1(2)=d3-d2;elseif Flag1==3%以第三个基站为基准计算TDOA数据hS1(1)=d1-d3;hS1(2)=d2-d3;elseerror('Flag1格式不正确,它只能取1,2,3');endh1=atan2(y-y1,x-x1);h2=atan2(y-y2,x-x2);h3=atan2(y-y3,x-x3);if Flag2(1)==0&&Flag2(2)==0&&Flag2(3)==0%空语句elseif Flag2(1)==1&&Flag2(2)==0&&Flag2(3)==0hS1(3)=h1;elseif Flag2(1)==0&&Flag2(2)==1&&Flag2(3)==0hS1(3)=h2;elseif Flag2(1)==0&&Flag2(2)==0&&Flag2(3)==1hS1(3)=h3;elseif Flag2(1)==1&&Flag2(2)==1&&Flag2(3)==0hS1(3:4)=[h1;h2];elseif Flag2(1)==1&&Flag2(2)==0&&Flag2(3)==1hS1(3:4)=[h1;h3];elseif Flag2(1)==0&&Flag2(2)==1&&Flag2(3)==1hS1(3:4)=[h2;h3];elseif Flag2(1)==1&&Flag2(2)==1&&Flag2(3)==1hS1(3:5)=[h1;h2;h3];elseerror('Flag2格式不正确,它的元素只能取0或者1'); end。
TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码

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% N = normrnd(0,delta,1,M);%产生TDOA测量误差% Kb = Xb^2+Yb^2;% R = zeros(M,1);% for i=1:M %产生TDOA测量值% R(i) = -Rb+sqrt((Xreal - X(i,1))^2+(Yreal - X(i,2))^2)+N(i);% end% Q = (0.5*eye(M)+0.5*ones(M))*(delta^2);% Pbs = [Xb Yb;X];% N = 5;% [POS_ref POS1 POS2 POS3 POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)N = size(Pbs,1);K = zeros(1,N);K = Pbs(:,1).^2 + Pbs(:,2).^2;ha = 0.5*(R.^2-K(2:N)+K(1))Ga = -[Pbs(2:N,1)-Pbs(1,1) Pbs(2:N,2)-Pbs(1,2) R]%计算第一次WLS估计结果(远距算法)Za = inv(Ga.'*inv(Q)*Ga)*Ga.'*inv(Q)*ha;Ba = diag(Va);Fa = Ba*Q*Ba;Zacov = inv(Ga.'*inv(Fa)*Ga);%第一次WLS计算(近距算法)Va2 = sqrt((Za2(1)-Pbs(2:N,1)).^2+(Za2(2)-Pbs(2:N,2)).^2);Ba2 = diag(Va2);Fa2 = Ba2*Q*Ba2;Zacov2 = inv(Ga.'*inv(Fa2)*Ga);%第二次WLS计算(近距算法)Gb = [1 0;0 1;1 1];Bb2 = [Za2(1)-Pbs(1,1) 0 0;0 Za2(2)-Pbs(1,2) 0;0 0 sqrt((Za2(1)-Pbs(1,1))^2+ (Za2(2)-Pbs(1,2))^2)];Fb2 = 4*Bb2*Zacov2*Bb2;POS_ref = Za2(1:2,1); %第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决POS1 = sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).'; %定位结果1POS2 = -sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).';%定位结果2POS3 = [-sqrt(Zb2(1));sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果3POS4 = [sqrt(Zb2(1));-sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果4源代码运行结果展示037附图1.emf。
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TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码Chan算法是解决TDOA定位的经典算法,被众多的论文所引用。
function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)
%% TDOA定位定位Chan算法
% GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序
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%*********************************************************
% 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
% N = normrnd(0,delta,1,M);%产生TDOA测量误差
% Kb = Xb^2+Yb^2;
% R = zeros(M,1);
% for i=1:M %产生TDOA测量值
% R(i) = -Rb+sqrt((Xreal - X(i,1))^2+(Yreal - X(i,2))^2)+N(i);
% end
% Q = (0.5*eye(M)+0.5*ones(M))*(delta^2);
% Pbs = [Xb Yb;X];
% N = 5;
% [POS_ref POS1 POS2 POS3 POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)
N = size(Pbs,1);
K = zeros(1,N);
K = Pbs(:,1).^2 + Pbs(:,2).^2;
ha = 0.5*(R.^2-K(2:N)+K(1))
Ga = -[Pbs(2:N,1)-Pbs(1,1) Pbs(2:N,2)-Pbs(1,2) R]
%计算第一次WLS估计结果(远距算法)
Za = inv(Ga.'*inv(Q)*Ga)*Ga.'*inv(Q)*ha;
Ba = diag(Va);
Fa = Ba*Q*Ba;
Zacov = inv(Ga.'*inv(Fa)*Ga);
%第一次WLS计算(近距算法)
Va2 = sqrt((Za2(1)-Pbs(2:N,1)).^2+(Za2(2)-Pbs(2:N,2)).^2);
Ba2 = diag(Va2);
Fa2 = Ba2*Q*Ba2;
Zacov2 = inv(Ga.'*inv(Fa2)*Ga);
%第二次WLS计算(近距算法)
Gb = [1 0;0 1;1 1];
Bb2 = [Za2(1)-Pbs(1,1) 0 0;0 Za2(2)-Pbs(1,2) 0;0 0 sqrt((Za2(1)-Pbs(1,1))^2+(Za2(2)-Pbs(1,2))^2)];
Fb2 = 4*Bb2*Zacov2*Bb2;
POS_ref = Za2(1:2,1); %第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决POS1 = sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).'; %定位结果1
POS2 = -sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).';%定位结果2
POS3 = [-sqrt(Zb2(1));sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果3
POS4 = [sqrt(Zb2(1));-sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果4
源代码运行结果展示。