基于闭式TDOA的多目标鲁棒被动定位MATLAB系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的闭式TDOA多目标被动定位方案，针对节点位置存在误差的场景，通过时间差观测数据联合定位多个信号源，兼顾计算效率与定位稳定性，适用于复杂环境下的鲁棒跟踪应用。

详 情 说 明

基于闭式TDOA的多目标鲁棒被动定位系统

项目介绍

本项目面向传感器节点位置存在测量误差的实际应用场景，实现了基于时间差（TDOA）观测的多目标被动定位与跟踪系统。系统核心采用闭式近似最优估计算法，能够同时对多个不相交信号源进行联合定位，并有效补偿传感器自身的位置误差，具有计算复杂度低、定位精度高、稳定性好的特点。

功能特性

• 多目标联合定位：支持对多个独立信号源的同步位置估计。
• 传感器误差补偿：内嵌传感器位置误差校正算法，提升在节点坐标不准场景下的鲁棒性。
• 闭式高效求解：采用闭式（解析）近似最优估计算法，避免传统迭代方法的高计算负担与收敛问题。
• 误差分析：提供定位结果的协方差分析，评估估计精度。
• 收敛性分析：生成算法收敛性报告，确保解的可信度。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 传感器阵列坐标集合（二维或三维坐标，可包含已知或未知的位置误差）。 - TDOA观测数据矩阵（各传感器对接收到的信号到达时间差）。 - （可选）信号源数量的先验信息或初始位置估计。

1. 运行定位算法：

执行主程序，系统将自动进行参数估计与计算。

1. 获取输出结果：

- 多目标信号的最终位置估计（坐标矩阵）。 - 定位误差的协方差分析结果。 - 估计出的传感器位置校正参数。 - 详细的算法收敛性分析报告。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 工具包：需安装优化工具箱（Optimization Toolbox）及统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要承担以下功能：读取输入的传感器坐标与TDOA观测数据；调用闭式求解器实现多目标位置的联合估计；执行传感器位置误差的补偿与参数校正；计算并输出定位结果的误差协方差矩阵；对整个估计过程的收敛性能进行评估与记录。