MATLAB实现的基于最大似然估计的TDOA传感器节点自定位系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过最大似然估计算法解决无线传感器网络节点定位问题。利用多个锚节点接收信号建立的TDOA观测方程，实现未知节点的精确位置估计，提升网络部署与定位效率。

详 情 说 明

基于最大似然估计的TDOA传感器节点自定位系统

项目介绍

本项目实现了一种基于最大似然估计（MLE）的无线传感器网络节点自定位算法。系统通过多个已知位置的锚节点接收来自未知节点的信号，利用到达时间差（TDOA）测量值，构建非线性观测模型，并采用最大似然估计方法求解未知节点的最优位置坐标。该方案能够有效处理测量噪声，提供高精度的位置估计结果。

功能特性

• 高精度定位：采用最大似然估计算法，在存在测量噪声的情况下仍能获得最优位置估计
• TDOA技术应用：利用到达时间差观测值，避免了对绝对时间同步的严格要求
• 统计不确定性评估：输出估计误差协方差矩阵，量化位置估计的可信度
• 优化过程监控：提供收敛状态标志和残差范数值，便于评估求解质量
• 灵活的参数配置：支持自定义信号传播速度、初始位置猜测和噪声统计特性

使用方法

1. 准备输入数据：

- 定义锚节点坐标矩阵（N×2维） - 获取TDOA观测向量（长度为M=C(N,2)的一维数组） - 设置信号传播速度（如光速c=3e8 m/s） - 指定初始位置估计（[x0, y0]） - 配置观测噪声协方差矩阵（M×M维）

1. 运行定位算法：

- 执行主程序，系统将自动进行最大似然估计计算

1. 获取输出结果：

- 最优位置估计坐标（[x,y]） - 估计误差协方差矩阵（2×2维） - 收敛状态指示（成功/失败） - 残差范数值（拟合优度指标）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心定位功能，包括TDOA观测方程的构建、最大似然估计代价函数的定义、非线性最小二乘优化求解器的配置与执行。该文件完成了从输入参数验证、定位算法实现到结果输出与误差分析的全流程处理，是本项目定位功能的主要实现载体。