基于扩展卡尔曼滤波的混合TDOA/AOA定位MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现融合到达时间差（TDOA）与到达角（AOA）测量的扩展卡尔曼滤波（EKF）定位算法，通过多基站信号数据融合与非线性状态估计，精确跟踪移动目标轨迹。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的混合TDOA/AOA定位系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现了一种融合到达时间差（TDOA）和到达角（AOA）测量的扩展卡尔曼滤波（EKF）定位算法。系统通过整合多基站信号的时间差和角度信息，采用非线性状态估计方法，实现对移动目标的高精度实时动态定位。项目包含完整的算法实现框架，支持二维/三维场景下的定位仿真与性能分析。

功能特性

• 多源数据融合：结合TDOA和AOA测量值，提升定位精度和鲁棒性
• 非线性状态估计：采用扩展卡尔曼滤波处理定位系统的非线性特性
• 动态轨迹追踪：实时估计目标的位置和速度状态
• 误差性能分析：提供定位误差协方差矩阵和多种评估指标
• 可配置仿真环境：支持自定义场景参数和噪声统计特性

使用方法

1. 参数配置：设置基站坐标、初始状态、噪声协方差等系统参数
2. 数据输入：准备TDOA测量向量和AOA测量矩阵作为观测数据
3. 运行仿真：执行主程序启动EKF定位算法
4. 结果分析：查看状态估计结果、误差分析和轨迹可视化

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装基本工具箱（无需特殊工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心定位流程，包括传感器数据预处理、非线性状态预测、测量更新迭代、实时轨迹绘制以及定位精度评估等关键功能模块，通过协调各算法组件的执行顺序完成从原始观测到最终位置估计的全过程计算。