MATLAB实现的TDOA/AOA融合定位扩展卡尔曼滤波算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种融合TDOA和AOA测量数据的扩展卡尔曼滤波定位算法，通过多基站信号协同处理，实现对移动目标的高精度实时位置跟踪，适用于无线定位系统等领域。

详 情 说 明

基于TDOA/AOA融合定位的扩展卡尔曼滤波算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于TDOA（到达时间差）和AOA（到达角度）融合定位的扩展卡尔曼滤波算法。系统通过接收多个基站的信号测量数据，综合利用时间差信息和角度信息，对移动目标进行高精度、实时的位置估计。算法采用非线性系统线性化处理技术，包含状态预测、观测更新、噪声协方差自适应调整等核心模块，具备良好的抗噪声性能和动态跟踪能力。

功能特性

• 多源数据融合：综合利用TDOA时间差测量值和AOA角度测量值进行联合定位
• 扩展卡尔曼滤波：采用EKF处理非线性观测模型，实现最优状态估计
• 自适应噪声调整：根据系统动态特性自适应调整过程噪声和观测噪声协方差
• 实时轨迹跟踪：能够连续输出目标的位置、速度估计和轨迹数据
• 收敛状态监测：实时监测算法收敛状态，确保估计结果的可靠性

使用方法

1. 准备输入数据：

- TDOA测量数据：至少3个基站的信号到达时间差测量值（微秒级） - AOA测量数据：基站的信号到达角度测量值（方位角和俯仰角，度） - 基站位置信息：已知的基站三维坐标 - 系统噪声参数：过程噪声和观测噪声协方差矩阵初值 - 初始状态估计：目标的初始位置和速度估计值

1. 运行定位算法：

- 配置系统参数和测量数据 - 执行主算法进行状态估计 - 监控算法收敛状态

1. 获取输出结果：

- 目标的三维坐标估计值 - 目标的速度矢量估计 - 估计误差协方差矩阵 - 算法收敛状态指示 - 时间序列的位置估计轨迹

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 优化工具箱（可选，用于性能优化）

文件说明

主程序文件整合了完整的定位算法流程，包含系统初始化、状态向量定义、非线性观测模型建立、预测与更新循环迭代、融合数据预处理、实时结果显示以及性能评估等核心功能模块，实现了从原始测量数据到最终位置估计的全过程处理。