基于MATLAB的分布式Euclidean点定位系统实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台实现了分布式自主定位算法，融合距离矢量路由与GPS原理。通过节点间局部距离测量和通信，无需中央控制即可计算各节点精确坐标，适用于无线传感器网络等场景。

详 情 说 明

基于Euclidean点定位算法的分布式自主定位系统

项目介绍

本项目实现了一个分布式自主定位算法，结合了距离矢量路由与GPS定位原理。系统通过节点间的距离测量信息，在无需集中式控制的情况下，以分布式方式计算出网络中每个节点的精确位置坐标。各节点仅依靠局部通信和距离信息，通过迭代优化算法逐步收敛到全局定位结果，适用于无线传感器网络、物联网设备定位等场景。

功能特性

• 分布式计算：无需中央服务器，各节点独立计算并协作完成定位
• 多源测距支持：兼容RSSI、ToA、TDoA等多种距离测量数据
• 弹性锚节点配置：支持灵活配置已知位置的锚节点作为参考点
• 迭代优化收敛：采用分布式迭代算法确保定位结果逐步收敛
• 可视化分析：提供定位结果可视化、收敛曲线和误差评估
• 误差建模：集成通信范围与误差模型参数，提高定位精度

使用方法

1. 准备输入数据：

- 配置节点间测距数据（RSSI、ToA或TDoA测量值） - 设置已知位置的锚节点坐标 - 定义网络拓扑结构（节点连接关系） - 指定通信范围与误差模型参数

1. 运行定位算法：

- 执行主程序启动分布式定位计算 - 系统自动进行迭代优化直至收敛

1. 获取输出结果：

- 查看所有未知节点的估计坐标（二维/三维） - 分析定位误差指标（RMSE等） - 观察收敛过程可视化曲线 - 查看节点位置分布图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准配置
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件实现了以下核心功能：系统初始化与参数配置、测距数据预处理、网络拓扑结构建立、分布式迭代优化算法执行、定位坐标计算与收敛判断、结果可视化与误差分析。它作为算法调度中心，协调各个计算模块完成从数据输入到结果输出的完整定位流程。