TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法

资 源 简 介

TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法

详 情 说 明

TDOA（到达时间差）和AOA（到达角度）是无线定位领域中常用的两种测量方式。结合这两种测量数据，再应用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，可以实现高精度的目标定位。这种融合算法利用了TDOA提供的距离差信息和AOA提供的方向信息，通过EKF对非线性测量方程进行线性化处理，逐步修正目标的位置估计。

在实现思路上，首先要建立系统的状态空间模型，通常包括目标的位置、速度等状态变量。由于TDOA和AOA的测量方程都是非线性的，EKF通过计算雅可比矩阵来进行局部线性化处理。算法迭代执行预测和更新两个主要步骤：预测步骤根据运动模型推测目标的新状态，更新步骤则利用最新的TDOA和AOA测量值来修正预测结果。

这种融合算法的优势在于能够充分发挥不同测量方式的互补性。TDOA测量在远距离时精度较高，而AOA测量在近距离时更为准确。EKF通过协方差矩阵自适应地调整不同测量值的权重，使得定位结果更加稳定可靠。此外，算法还能有效处理测量噪声和非线性问题，适合在复杂的实际环境中应用。