基于MATLAB的Haar小波多尺度NLOS信号抑制定位精度分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现Haar小波多尺度分析算法，针对室内、城市峡谷等NLOS环境的信号数据进行处理。通过多尺度分解有效识别并抑制非视距误差，提升定位精度，适用于复杂场景下的定位系统优化。

详 情 说 明

基于Haar小波多尺度NLOS信号抑制算法的定位精度分析系统

项目介绍

本项目实现了一套基于Haar小波多尺度分析的非视距（NLOS）信号抑制与定位精度评估系统。系统针对室内、城市峡谷、存在障碍物等多种NLOS环境下的定位信号，通过离散Haar小波变换进行多尺度分解，有效识别并抑制NLOS误差，从而显著提升定位精度。系统能够对处理效果进行量化评估，生成均方根误差（RMSE）性能对比图及相关统计数据，为算法性能分析与环境适应性研究提供可视化支持。

功能特性

• 多尺度信号分析：采用离散Haar小波变换，对原始定位信号进行多尺度分解与重构
• NLOS误差抑制：基于小波系数分析，智能识别并抑制不同NLOS环境下的信号误差
• 场景参数化建模：支持多种NLOS场景的参数配置（障碍物分布、信道条件、环境类型等）
• 精度评估与可视化：自动计算RMSE等误差指标，生成性能对比图表和统计表格
• 数据格式兼容：支持.mat和.csv格式的输入输出，便于与现有定位系统集成

使用方法

数据准备

1. 准备原始定位信号数据文件（包含时间戳、信号强度、到达时间、到达角度等信息）
2. 配置NLOS场景参数文件（定义障碍物分布、环境类型等参数）
3. 准备参考真值坐标数据（用于误差分析基准）

运行系统

1. 确保满足系统运行环境要求
2. 将数据文件放置在指定目录下
3. 运行主程序启动信号处理与分析流程
4. 查看生成的RMSE性能图表和误差统计表格
5. 获取处理后的去噪定位数据文件

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux（Ubuntu 16.04+），macOS（10.14+）
• 运行环境：MATLAB R2018a及以上版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱，小波分析工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间用于数据缓存和结果存储

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括信号数据读取与预处理、Haar小波多尺度分解与重构计算、非视距误差识别与抑制处理、场景参数化建模分析、均方根误差统计评估，以及结果数据可视化输出与文件保存等功能模块。