最新TDOA 定位算法研究
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TDOA定位算法研究
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年月日毕业设计（论文）
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题目基于TDOA的
定位算法研究
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摘要
无线传感器网络可以看成是由数据获取网络、数据分布网络和控制管理中心三部分组成的。其主要组成部分是集成有传感器、数据处理单元和通信模块的节点, 各节点通过协议自组成一个分布式网络, 再将采集来的数据通过优化后经无线电波传输给信息处理中心。因此，其最重要的核心部位是节点传感器，应用的范围是面对广大使用用户和各种科技创新范围，其功能的关键所在是为用户提供可靠的、准确的、实时的研究数据。那么，定位技术作为将这个“核心”和“关键”连接的纽带，它的重要性不言而喻。
本文首先通过调查无线传感器网络的发展历程，然后再研究其能够实现的各种功能，结合国内外在其各个领域像组网方式等的研究现状，通过分析，在分析的过程当中选择研究方向，最后通过选择，在定位算法上得到了突破口，然后研究的后续内容得以展开。其次介绍了无线传感器的基础概念，分析其各个基本单元在其组成的网络当中的主要实现的功能，然后在其测距算法的类别中，介绍了三种经典算法理论，并同时与非测距算法对比，得出非测距算法的优越性，分析和研究目前已有的三种应用算法，最后整理出算法的改进方法。
通过对于TDOA定位查恩算法、TDOA定位最小二乘法算法以及TDOA定位最小二乘法加权算法来进行研究，按照提高精度的思路，最终在三种算法基础上尝试一种优化算法即进行质心处理的算法。然后用仿真软件matlab软件进行组网和仿真，并且最终通过matlab进行仿真并且得到成功的验证。然后大量的实验数据证明，通过质心加权处理的TDOA定位算法可以在实际中得到应用。
关键词：无线传感器网络；chan算法；TDOA；质心加权；锚节点
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Abstract
Wireless sensor networks can be seen by the data acquisition network, data distribution network and control management center composed of three parts. The main components of the integrated sensor, the data processing unit and a communication module nodes, each node through a distributed network protocol from the composition, then the collected data via radio waves through the optimized transmission to the information processing center. Therefore, the most important part of it is the core of the sensor nodes, in the face of broad range of applications and a variety of scientific and technological innovation with user scope, its key functions is to provide users with reliable, accurate, real-time research data. Then, positioning technology as this "core" and "key" connection link, its importance is self-evident.
Firstly, by investigating the development process of the wireless sensor network, and then study its various functions can be achieved, at home and abroad in their various fields such as networking research status, through the analysis, the analysis of the process of selection research direction, Finally, choose the positioning algorithms to get a breakthrough, and then a follow-up study to expand the content. Secondly introduces the basic concepts of wireless sensors to analyze the composition of each basic unit in the network among its main function, and location algorithm in its category, we introduce three classical algorithm theory, and also with non-Ranging algorithm comparison algorithm derived non-ranging superiority, analysis and research three applications currently available algorithms, and finally sorted out the algorithm method.
By Chan for the TDOA algorithm, TDOA positioning method of least squares algorithm and weighted least squares method TDOA location algorithm to conduct a study to improve the accuracy in accordance with the idea, culminating in three algorithms based on an optimization algorithm that attempts to carry out centroid processing algorithm . Then use simulation software matlab software networking and simulation, and ultimately through matlab simulation and verification successfully. Then a large number of experimental data proved that through the centroid weighting process TDOA algorithm can be applied in practice.
Keywords: wireless sensor networks, chan algorithm, TDOA, weighted centroid, time delay
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目录
摘要 ............................................................................................................................... I Abstract ............................................................................................................................. I I
第1章绪论 (1)
1.1 课题的来源 (1)
1.2 课题的研究目的 (2)
1.3 国内外研究现状 (3)
1.4 本文的主要研究内容 (5)
第2章无线传感器网络定位技术研究 (6)
2.1 无线传感器网络的具体结构以及优势 (6)
2.2 算法定义和相关参数 (10)
2.3 无线传感器网络的基础定位算法 (11)
2.3.1 TMM算法 (11)
2.3.2 MLE算法 (12)
2.3.3 非测距的WCL算法 (13)
2.3.4 非测距的迪维-跳数算法 (14)
2.4 系统的设计标准与评价参数 (16)
2.5 本章小结 (17)
第3章TDOA定位算法 (19)
3.1 TDOA算法概述 (19)
3.2 TDOA算法的时延估计 (19)
3.3 无线传感器网络的基础定位算法 (23)
3.3.1 无线传感器网络的实验模型设置 (23)
3.3.2 无线传感器网络的数学模型设置 (23)
3.3.3 TDOA技术工程应用-查恩算法 (25)
3.3.4 TDOA技术数学应用算法-最小二乘法 (25)
3.3.5 TDOA技术最小二乘法的加权处理 (26)
3.3.6 质心加权算法 (27)
3.4 本章小结 (27)
第4章TDOA算法的实验仿真与数据分析 (29)
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4.1 定位时延实验仿真设计与数据分析 (29)
4.1.1 时延仿真系统的设计 (29)
4.1.2 时延仿真数据分析 (30)
4.2 基于TDOA技术的定位算法仿真设计与数据分析 (31)
4.2.1 时延仿真数据分析 (31)
4.2.2 查恩算法实验仿真与数据分析 (31)
4.2.3 最小二乘算法实验仿真与数据分析 (33)
4.2.4 最小二乘算法加权处理后的实验仿真与数据分析 (35)
4.3 基于质心加权处理算法的实验仿真与数据分析 (36)
4.3.1 查恩算法实验仿真与数据分析 (36)
4.3.2 最小二乘算法实验仿真与数据分析 (37)
4.3.3 最小二乘加权算法实验仿真与数据分析 (38)
4.4 本章小结 (40)
结论 (41)
参考文献 (42)
附录1 (45)
附录2 (49)
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第1章绪论
1.1 课题的来源
近年来，无线通信、微电子技术、传感器技术以及嵌入式计算等技术的不断进步，推动了低成本、低功耗无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)的发展，促使无线传感器网络成为当今活跃的研究领域。无线传感器网络是新型的传感器网络，同时也是一个多学科交叉的领域，与当今主流无线网络技术一样，均使用802.15.4 的标准。无线传感器网络由具有感知能力、计算能力和通信能力的大量微型传感器节点组成，强大的数据获取和处理能力使得其应用范围十分广泛，可以被应用于国防军事、环境监测、交通管理、医疗卫生、目标跟踪等领域。在过去的几年中，无线传感器网络已获得越来越多的关注。美国的《技术评论》杂志在论述未来新兴十大技术时，将无线传感器网络列为第一项未来新兴技术。此外，《商业周刊》预测的未来四大新技术中，无线传感器网络也列入其中。由此可见，传感器网络是信息感知和采集的一场革命，它的出现将会给人类社会带来巨大的变革
无线网络传感器的研究起始于20世纪90年代末期。其巨大的商业军事应用价值，吸引了世界上许多国家的关注。Intel、微软等IT业巨头开始了无线网络传感器方面的研究工作。日本、德国、英国、意大利等科技发达国家也对无线网络传感器表现出了极大的兴趣，纷纷展开了该领域的研究工作。我国在传感器网络方面的研究工作还很少，目前，国内一些高等院校与研究机构已积极开展无线传感器网络的相关研究工作，主要有清华大学、中科院软件所、浙江大学、哈尔滨工业大学、中科院自动化所、中国人民大学等。
在无线传感器网络系统里，其最重要的核心部位是节点传感器，应用的范围是面对广大使用用户和各种科技创新范围，其功能的关键所在是为用户提供可靠的、准确的、实时的研究数据。定位技术作为将这个“核心”和“关键”连接的纽带，在其重要性上不言而喻，纵使传感器成本低廉、功能强大，传输网络
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 % 欢迎访问GreenSim团队主页→https://www.360docs.net/doc/eb17874445.html,/greensim %********************************************************* % 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);
室内定位常用算法概述 一.室内定位目的和意义 随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS 技术(如伪卫星等)，无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等)，其它定位技术(计算机视觉、航位推算等)，以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。 由于在室内环境下对于不同的建筑物而言，室内布置，材料结构，建筑物尺度的不同导致了信号的路径损耗很大，与此同时，建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，形成多径现象，使得接收信号的幅度，相位和到达时间发生变化，造成信号的损失，定位的难度大。虽然室内定位是定位技术的一种，和室外的无线定位技术相比有一定的共性，但是室内环境的复杂性和对定位精度和安全性的特殊要求，使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点，而且这些特点是户外定位技术所不具备的。因此，两者区域的标识和划分标准是不同的。基于室内定位的诸多特点，室内定位技术和定位算法已成为各国科技工作者研究的热点。如何提高定位精度仍将是今后研究的重点。 二. 室内定位技术的国内外发展趋势 室内GPS定位技术 GPS是目前应用最为广泛的定位技术。当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时
第37卷?第4期?2015-04(上)? 【71】 无线传感网大空间定位测量算法及精度评估 Positioning measurement algorithm and accuracy evaluation for wireless sensor networks in large field working space 刘文文，王俊岭，杨 瑛 LIU Wen-wen, WANG Jun-ling, YANG Ying （合肥工业大学，合肥 230009） 摘 要：无线传感网结构参数对移动节点定位精度有重要影响。面对基于无线传感网大空间定位测量过程 中的共性问题：测量距离约束和信号覆盖范围约束，提出了一种选择性大空间定位算法。面对移动节点特定的定位空间要求以及定位精度要求，采用蒙特卡罗方法研究了测距误差、信标网络参数配置对移动节点定位精度以及可定位空间的作用关系，提出的仿真算法模式对于设计评估满足一定精度要求的无线传感网络可定位空间探索具有一定的指导意义。 关键词：无线传感网络；大空间定位算法；精度评估中图分类号：TP702 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2015)04(上)-0071-04Doi：10.3969/j.issn.1009-0134.2015.04(上).22 收稿日期：2014-07-10 基金项目：国家自然科学基金资助：基于无线传感网络引导的高精度超大空间坐标测量网络构建关键技术（51275149）作者简介：刘文文（1961 -），女，副教授，博士，主要从事仪器设计、光学检测系统设计、现代控制理论和测控软件 开发领域的研发工作。 0 引言 无线传感网络的很多应用都涉及距离位置信息，基于无线传感网络的大空间定位技术也因此成为这一研究热点的关键基础技术。无线传感网络定位技术有基于非测距定位技术和基于测距定位技术，基于测距的定位技术分为基于信号接收强度指示值测量（RSSI ）方法、基于到达时间测量（TOA ）方法以及基于时间差测量（TDOA ）等方法等。本文对基于时间差的测量方法（TDOA ）进行分析研究和仿真，面对距离测量精度和范围的限制，寻找高精度的定位算法，面向无线传感网络结构参数通过仿真评估大空间定位精度。研究对设计满足一定定位精度的无线传感网络具有指导意义。 1 原理分析及算法 基于距离测量的大空间定位方法通过测量移动节点到信标节点的距离实现移动节点的空间定位，高精度定位的关键点在于高精度的距离测量方法及高精度的定位算法。 假设在移动节点P(x,y,z)周围有n 个位置已知的信标节点G 1(x 1,y 1,z 1),G 2(x 2,y 2,z 2),…, G n (x n ,y n ,z n )参与测量，如图1所示，它们与移动节点的距离的测量值为D 1,D 2,…,D n ，而理论距离为： 1,2,,j d j n == (1) 以测量距离与其理论值的残余误差平方和最小为原则定位移动节点P(x,y,z)，则测量模型为： ∑=?n j j j d D Min 12 )( (2) 这是一个无约束非线性优化问题，理论上可以用非线性无约束优化方法求解[1]。在此，笔者提出一种线性迭代算法求解该非线性优化问题。 G2 G4 D2 ????3 ????* D1 D1 G1 D4 D3 G3 图1 移动节点与信标节点
摘要 无线定位服务是一种有着广阔市场前景的移动增值业务，基本原理是利用现有蜂窝网络，通过对各种位置特征参数，包括到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、到达方向(DOA)的测量和估计，来实现移动用户的定位。本论文对无线通信网络中基于TDOA的无线定位技术进行了研究。 本文分析了国内外相关研究现状，给出了移动台定位的几种基本方法，并给出了TDOA定位的双曲线数学模型，分析了基于TDOA定位的Chan算法、遗传算法(GA)和差分演进算法(DE)，并对其进行了计算机仿真。仿真结果表明，三种算法各有优缺点：Chan算法定位精度较低但运算速度很快，GA算法和DE算法定位精度高但收敛时间较长。 在上述研究的基础上，本论文提出了三种新的定位算法：基于TDOA的Chan-GA算法、Chan-DE算法和Chan-IDE算法。并在相同的仿真环境下进行比较，仿真结果表明，在保证种群数量的情况下，所提的算法性能稳定，能找到逼近全局最优点的解，相对于Chan算法精度更高,相对于以前的算法在保证收敛性能的前提下有更快的收敛速度。 关键词：移动台定位；到达时间差；遗传算法；差分演进算法；免疫算法
ABSTRACT Cellular wireless location service is a new mobile value-added service with a good market future. Its basic principle is to implement mobile user location through estimating characteristic parameters relative to position, including time-of-arrival (TOA), time-difference-of-arrival (TDOA), direction-of-arrival (DOA), etc. This thesis aims at the research of wireless location technology based on time-related measurements in Wireless Communication System. The thesis analyzes the domestic and foreign correlation research of present situation, and gives several essential methods of mobile location. After that, the mathematical model of TDOA hyperbolic equations is established, three location algorithms based on time-difference-of-arrival (TDOA), Chan, genetic algorithm and Differential Evolution are analyzed, and have been carried on the simulation to them. The simulation results show that all the algorithms have the advantages and disadvantages.The Chan algorithm has bad location accuracy and very quick operating speed. To the contrary, the genetic algorithm and Differential Evolution have a high accuracy and a fast convergence time. Based on the above investigation, three new location algorithms called Chan-GA algorithm, Chan-DE algorithm and Chan-IDE algorithm based on TDOA measurements are put forward. Carrying on the computer simulation to them under the same environment, the simulation results show that if the population size is big enough, the algorithm is robust and can find the coordinates. It has a higher accuracy than Chan algorithms and a faster convergence time than genetic algorithm. Key words: Mobile location; TDOA; Genetic algorithm; Differential Evolution; Immune algorithm
TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码。 function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) %********************************************************* % 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);%M行2列0 % 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测量误差正态分布均值0 标准差delta 返回一个N数组，下标为1 到M % 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];%矩阵 % N = 5; % [POS_ref POS1 POS2 POS3 POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) N = size(Pbs,1);%维度 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]
第27卷第5期南京气象学院学报V o l.27N o.5 2004年10月Jou rnal of N an jing In stitu te of M eteo ro logy O ct.2004 文章编号:100022022(2004)0520688207 Arc I nfo下卫星遥感火点空间定位算法研究 殷剑敏 (江西省气象科学研究所,江西南昌 330046) 摘 要:应用A rc Info地理信息系统和M apO b jects组件空间分析技术、数据库技术, 对森林火点卫星遥感信息的地理定位技术进行了研究,结合1:250000地理信息数 据,研制了快速获取火点周围地理信息的技术流程及计算方法,开发了业务化系统, 实现了自动化操作。尤其在多火点的情况下更能显示出其优越性,相同情况下,比手 工地理定位提高了定位精度,工作效率提高了10倍以上。投入业务运行以来,在森林 防火工作中发挥了重要作用,为火点监测赢得了时间,取得了明显的社会效益。 关键词:A rc Info;空间定位;算法;卫星遥感;森林火点 中图分类号:S429 文献标识码:A 森林是地球生态系统的重要组成部分,近年来,由于气候变暖等原因,森林火灾发生频率趋于增加。森林火灾不仅造成巨大的经济损失,而且还会导致生态和灾害链后果,因此,对林火行为的研究,具有重要的理论意义及生产实用价值。国内外早期对火险天气等级的气象预报做了大量的研究,取得了许多可投入业务使用的研究成果[127]。近年来,许多学者开始应用地理信息系统(Geograp h ic Info r m ati on System,简称G IS)等高新技术,对森林火场的蔓延、火场周边气象条件的变化及灾后损失评估作了大量数值模拟研究[8]。利用遥感技术监测森林火灾,国外始于20世纪60年代初期的航空红外探测,而在国内,从80年代末开始广泛运用时间、空间分辨率相对较高的极轨气象卫星对森林火灾进行了实时动态监测。卫星遥感具有范围大、视野广、迅速、准确等特点,并能提供火点的经纬度、火灾面积、火点性质(燃烧区、过火区、亚像元等)等火场信息,目前气象部门已广泛应用极轨气象卫星监测森林火点,并开发出相应的森林火点卫星遥感处理软件[9210]。但仅依靠卫星遥感技术监测森林火点,长期以来一直存在火点的地面定位问题,因为它只能自动判读森林火点的经纬度,还要人工在地图上查找具体位置后才能对外提供服务。这种方式存在以下缺点:人工查找地图速度慢,尤其是查找大比例尺的高精度地图则更不方便;人工查图误差大,容易出错;信息量少,满足不了当前防火服务需求;信息没有数字化,不能迅速利用现代通信手段对外发布。 地理信息系统具有强大的空间信息管理和分析计算功能,有关部门已经将它应用于110 收稿日期:2003209202;改回日期:2003212230 基金项目:江西省科技厅“江西省森林火险监测预警系统研究”项目;江西省气象局“森林火点卫星遥感地理定位研究” 项目 作者简介:殷剑敏(19622),男,江苏常州人,高级工程师,博士生,研究方向:地理信息系统在气象上的应用研究.
* 陈守稳顾尔顺 (航天工业总公司二院二部北京100854) 摘要对几种被动定位方法的定位精度进行了计算比较,选择了可行的定位方法,分析了影响定位精度的有关因素,并对其加以说明。 主题词被动定位,测向交会,纯时差,测向)测时差,定位精度 1引言 被动定位即无源定位,其特点是不能获得辐射源的距离信息,因此,必须采用多站测量对目标进行定位。被动定位通常是利用单站的测角信息或多站测时差来完成,文中就测向交叉、测时差、测向)时差混合定位三种方法进行了定位误差的计算,对结果进行了分析并得到结论。 2被动定位算法模型 211测向交叉定位法 是指通过测量辐射源的到达角京国防工版社数运算确定目标位置。以下推导中京均假设有N部雷达京在直版坐标系(x轴正东京y轴正北京z轴天顶)中站址分别为(x i京y i京z i)京i= 1京2京,京N京各雷达对辐射源测得的方位版和俯仰版是(B i京E i)。 假设已知1号站测得目标的角度(B1京E1)京i号站测得目标版度(B i京E i)京可利用下面几种方法求取R1。 方法1: R1=(x1-x i)sin B i-(y1-y i)cos B i cos E1sin(B1-B i) (1) 方法2: R1=(x1-x i)sin E i-(z1-z i)cos E i cos B i sin E1cos E i cos B i-cos E1cos B1sin E1 (2) *收稿日期:1998-05-28 第26卷第5期现代防御技术1998年9月
方法3: R 1= (y 1-y i )sin E i -(z 1-z i )cos E i sin B i sin E 1cos E i sin B i -cos E 1sin B 1sin E i (3) 方法4: 可以利用前述的3种方法中的任一种京将式(1)、式(2)或式(3)中的全部下标1改成下标j 京即可计算出目标到j 号站的斜距R j 京然后利用下列公式即可求出R 1: x t =x j +R j cos E j cos B j y t =y j +R j cos E j sin B j z t =x j +R j sin E j R 1=[(x t -x 1)2 +(y t -t 1)2 +(z t -z 1)2] 1/2 (4) 采用1号(-2813京-2813京0)京2号(2813京2813京0)的布站方式京比较方法1京2京3 对空中各点的定位误差京取最小值京记录其对应的定位方法号码京各定位方法在xOy 平面的分布见图1京图例1京2京3分别对应定位方法1京2京3。方法1中京目标高度10km 京测向精度015b 条件下京R R 1的 等误差线在 xOy 平面的分布见图2(单位:km ) 。 图1 最小误差对应的方法在xOy 平面的分布图 图2 xOy 平面R R 的 等误差曲线 由 图 1可以看出京采用同样的布站方式京绝大部分空间中方法1的定位精度高京只有很少一 部分空间方法2和3的精度高京这一部分空间主要集中在两雷达站连线所在的垂直平面附近。由图2可以看出京方法1中京由两站组成的单基线定位系统京其定位精度仅在一扇形区域内很高京基线所在垂直平面内及附近京定位精度迅速下降。而且由式(1)知京B 1=B i 时京R 1无 解。为了在整个空域内能够对辐射源定位 京可以采用3部雷达组成三角形布局。根据以上分析可 得到结论。在测向交会法中京可以只选用方法1。 212 纯时差定位法 对于三维空间的目标京至少需要4个测量站对目标定位。以下假设主站坐标为(x 1京y 1京z 1)=(0京0京z 1)京其它3个副站的坐标分别为(x i 京y i 京z i )京(i =2京3京4)京目标位置坐标是(x i 京y i 京z i )京目标到各站的距离分别是R i (i =1京2京3京4)。此系统可以测出目标到主站与其它3个附站的时间差$t 京对应的距离差如下: 18 现代防御技术 第26卷
TDOA定位的Chan算法Matlab源码 (2009-07-26 12:47:49) 标签： 杂谈 TDOA定位的Chan算法Matlab源码 function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) %% TDOA定位定位Chan算法 % GreenSim团队原创作品，转载请注明 % Email:greensim@https://www.360docs.net/doc/eb17874445.html, % GreenSim团队主页：https://www.360docs.net/doc/eb17874445.html,/greensim % [color=red]欢迎访问GreenSim——算法仿真团队 →[url=https://www.360docs.net/doc/eb17874445.html,/greensim]https://www.360docs.net/doc/eb17874445.html,/gree nsim[/url][/color] %********************************************************* % 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
__________________________________________________ TDOA定位算法研究 院（系）：专业： 学号：指导教师： 年月日毕业设计（论文）
__________________________________________________ 题目基于TDOA的 定位算法研究 专业 学号 学生 指导教师 答辩日期
__________________________________________________ 摘要 无线传感器网络可以看成是由数据获取网络、数据分布网络和控制管理中心三部分组成的。其主要组成部分是集成有传感器、数据处理单元和通信模块的节点, 各节点通过协议自组成一个分布式网络, 再将采集来的数据通过优化后经无线电波传输给信息处理中心。因此，其最重要的核心部位是节点传感器，应用的范围是面对广大使用用户和各种科技创新范围，其功能的关键所在是为用户提供可靠的、准确的、实时的研究数据。那么，定位技术作为将这个“核心”和“关键”连接的纽带，它的重要性不言而喻。 本文首先通过调查无线传感器网络的发展历程，然后再研究其能够实现的各种功能，结合国内外在其各个领域像组网方式等的研究现状，通过分析，在分析的过程当中选择研究方向，最后通过选择，在定位算法上得到了突破口，然后研究的后续内容得以展开。其次介绍了无线传感器的基础概念，分析其各个基本单元在其组成的网络当中的主要实现的功能，然后在其测距算法的类别中，介绍了三种经典算法理论，并同时与非测距算法对比，得出非测距算法的优越性，分析和研究目前已有的三种应用算法，最后整理出算法的改进方法。 通过对于TDOA定位查恩算法、TDOA定位最小二乘法算法以及TDOA定位最小二乘法加权算法来进行研究，按照提高精度的思路，最终在三种算法基础上尝试一种优化算法即进行质心处理的算法。然后用仿真软件matlab软件进行组网和仿真，并且最终通过matlab进行仿真并且得到成功的验证。然后大量的实验数据证明，通过质心加权处理的TDOA定位算法可以在实际中得到应用。 关键词：无线传感器网络；chan算法；TDOA；质心加权；锚节点