MATLAB实现的TDOA/AOA混合定位扩展卡尔曼滤波追踪系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB平台开发，通过融合到达时间差和到达角度观测数据，采用扩展卡尔曼滤波算法对移动目标进行连续定位追踪。支持非线性模型处理，通过状态预测与观测更新优化定位精度，适用于动态目标跟踪场景。

详 情 说 明

TDOA/AOA混合定位的扩展卡尔曼滤波追踪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的移动目标连续定位追踪系统。系统通过融合到达时间差（TDOA）和到达角度（AOA）的双重观测数据，有效处理非线性观测模型，利用状态预测和观测修正两个核心步骤，逐步优化目标在三维空间中的动态位置和速度估计。该系统显著提升了复杂环境下的定位精度和抗干扰能力，适用于各种需要高精度目标追踪的应用场景。

功能特性

• 多源数据融合：同时利用TDOA和AOA观测信息，提高定位可靠性
• 非线性系统处理：采用扩展卡尔曼滤波算法，有效解决混合定位模型的非线性问题
• 实时追踪能力：支持对移动目标的连续状态估计和轨迹预测
• 精度评估功能：提供完整的误差分析和定位精度量化指标
• 可视化输出：生成三维空间中的目标运动轨迹图形

使用方法

1. 准备输入数据：

- 传感器网络坐标矩阵（N×3二维数组） - TDOA测量值序列（M×K二维数组） - AOA测量值序列（N×2×K三维数组） - 系统噪声协方差矩阵 - 初始状态向量（目标初始位置和速度）

1. 运行定位算法：

执行主程序启动扩展卡尔曼滤波追踪过程

1. 获取输出结果：

- 目标状态估计序列（K×6数组，包含位置和速度） - 估计误差协方差序列（K×6×6数组） - 定位轨迹可视化图形 - 定位精度评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算和三维图形显示
• 内存建议4GB以上（取决于数据规模）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了完整的扩展卡尔曼滤波追踪流程。它负责读取传感器配置和观测数据，初始化滤波参数，执行递归状态估计计算，并进行结果输出与可视化。具体包含数据预处理、状态预测更新、观测模型线性化、误差协方差传播、轨迹绘制以及精度指标统计等关键操作环节。