基于TDOA传感器误差补偿的多目标被动定位MATLAB实现

资 源 简 介

该MATLAB项目针对传感器位置误差问题，提出改进的闭式TDOA算法，实现对多个独立信号源的联合定位与动态跟踪，提升复杂场景下定位精度与稳定性。

详 情 说 明

基于传感器误差TDOA的多目标被动定位与跟踪系统

项目介绍

本项目提供了一个MATLAB程序，用于在传感器位置存在误差的条件下，实现对多个不相交信号源的联合定位与跟踪。传统TDOA（到达时间差）定位方法在传感器坐标不准确时性能会显著下降。本程序通过引入改进的闭式解算法，有效补偿了传感器位置不确定性带来的影响，提升了多目标定位的稳定性和精度。

功能特性

• 鲁棒定位算法： 核心算法针对传感器位置误差进行了优化，采用改进的闭式解，显著降低了对传感器坐标精度的依赖。
• 多目标联合处理： 能够同时处理多个目标的TDOA测量数据，实现联合定位与跟踪。
• 误差量化分析： 输出定位结果的误差协方差矩阵，量化评估定位精度。
• 全面性能评估： 提供收敛性分析报告及均方根误差（RMSE）、定位成功率等性能指标。
• 结果可视化： 生成传感器和目标空间分布的可视化图形，直观展示定位结果。

使用方法

1. 准备输入数据：

* sensor_positions: 传感器的理论坐标矩阵（N×3，N为传感器数量）。 * sensor_error_cov: 传感器位置误差的协方差矩阵。 * tdoa_measurements: TDOA测量数据矩阵（M×N，M为目标数量）。 * sound_speed: 声速参数（单位：m/s）。 * target_init_guess: 目标数量及初始位置估计。

1. 运行主程序： 在MATLAB命令窗口中执行主程序。

1. 获取输出结果： 程序运行结束后，将生成以下结果：

* estimated_target_positions: 目标定位坐标矩阵（M×3）。 * localization_error_cov: 定位误差协方差矩阵。 * 算法收敛性分析报告。 * 定位结果可视化图形。 * 性能评估指标。

系统要求

• 操作系统： Windows / Linux / macOS
• 软件环境： MATLAB R2018a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程。其主要功能包括：读取并校验输入的传感器参数与TDOA观测数据；调用改进的闭式解定位算法，在考虑传感器位置误差的条件下进行多目标位置估计；计算每个目标定位结果的误差椭球或协方差矩阵以评估精度；对优化过程的收敛情况进行监控与记录；最终将定位结果、误差分析报告及可视化图形输出供用户分析。