基于MATLAB的有偏卡尔曼滤波无线定位NLOS误差消除系统

资 源 简 介

本项目采用改进的有偏卡尔曼滤波算法处理无线定位数据，通过分析TOA和AOA等测量参数，有效识别并消除非视距传播误差，显著提升定位精度，适用于复杂环境下的无线定位应用。

详 情 说 明

基于有偏卡尔曼滤波器的无线定位非视距误差消除系统

项目介绍

本项目致力于解决无线定位中的非视距（NLOS）误差问题，该误差是导致定位精度下降的主要因素之一。系统采用改进的有偏卡尔曼滤波算法，通过对信号到达时间（TOA）、到达角度（AOA）等原始观测数据进行处理，结合对NLOS误差统计特性的建模，动态调整滤波器参数，实现对NLOS误差的有效识别与消除。可显著提升在室内环境、车辆导航、物联网节点部署等复杂场景下的定位精度。

功能特性

• NLOS误差智能识别：基于测量数据的统计特性，有效区分视距（LOS）与NLOS传播条件。
• 动态偏差补偿：利用有偏卡尔曼滤波框架，根据实时识别的NLOS误差动态调整偏差补偿量，优化状态估计。
• 多源数据融合：支持处理TOA、AOA、RSS等多种无线定位观测数据。
• 性能评估与可视化：提供定位精度提升的量化指标（如RMSE）以及轨迹对比、误差分布等直观的可视化分析结果。

使用方法

1. 准备输入数据：配置所需的原始观测数据文件、系统状态初始值、噪声参数以及NLOS误差的统计特性参数。
2. 运行主程序：执行系统主流程，启动数据处理与滤波计算。
3. 获取输出结果：程序运行完毕后，将在指定目录生成优化后的状态估计数据、误差分析报告以及结果可视化图表。
4. 分析结果：根据生成的报告和图表，评估NLOS误差消除效果及定位精度提升情况。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，具备运行中等复杂度数值计算的能力。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要负责调度整个滤波与误差消除任务。其功能包括：初始化系统参数与状态向量，读取输入的观测数据与噪声统计信息，执行有偏卡尔曼滤波算法的递推估计过程以实现NLOS误差的动态识别与补偿，最终进行结果输出并生成性能分析报告及可视化图表。