基于TDOA与FDOA的无源定位系统MATLAB建模与误差分析平台

资 源 简 介

本项目提供完整的无源定位算法实现，集成TDOA和FDOA两种定位方法，包含信号生成、观测站配置、定位解算和误差分析模块。通过MATLAB建模，支持运动目标的高精度位置估计与误差性能评估，适用于定位算法研究和教学验证。

详 情 说 明

基于TDOA与FDOA的无源定位系统建模与误差分析平台

项目介绍

本项目实现了一套完整的无源定位算法体系，核心采用时间差定位（TDOA）和频率差定位（FDOA）技术，旨在对运动目标进行高精度位置估计。系统集成了从信号模拟、观测站配置、定位解算到误差评估的全链路功能，能够模拟分析在不同观测站布局与系统误差条件下的定位性能，为无源定位系统的设计与优化提供定量分析支持。

功能特性

• 多模式定位算法：集成TDOA（双曲线定位）与FDOA（多普勒频移定位）两种核心算法，支持联合解算。
• 灵活的场景配置：可自定义观测站三维坐标布局、目标运动轨迹及信号物理参数。
• 系统误差建模：内置时钟误差、位置测量误差等多种误差源，支持误差影响量化分析。
• 全面的性能评估：提供定位轨迹对比、误差统计指标（如RMSE、CEP）及误差分布可视化。
• 灵敏度分析：自动评估各误差源对最终定位精度的影响程度，生成分析报告。

使用方法

1. 配置输入参数：在相应模块中设置观测站坐标、目标轨迹、信号参数及系统误差配置。
2. 运行定位解算：启动系统，算法将自动完成信号生成、TDOA/FDOA测量提取及位置解算。
3. 查看输出结果：系统将生成定位轨迹对比图、误差统计表、误差分布云图及灵敏度分析报告。
4. 分析优化：根据误差分析结果，调整观测站布局或系统参数，重新运行以评估改进效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Optimization Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，主要负责初始化系统参数、调用信号生成模块模拟观测数据、执行TDOA与FDOA定位解算、进行最小二乘优化估计目标位置，并最终完成定位误差的统计分析与可视化结果输出。