三维TDOA AOA定位的扩展卡尔曼滤波仿真主程序

资 源 简 介

三维TDOA AOA定位的扩展卡尔曼滤波仿真主程序

详 情 说 明

三维TDOA（Time Difference of Arrival）和AOA（Angle of Arrival）定位是一种结合到达时间差和到达角度信息的定位方法，常用于无线传感器网络、无人机定位和室内导航等场景。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种适用于非线性系统的滤波算法，能够有效提高定位精度。

本仿真主程序主要围绕三维空间的TDOA和AOA测量数据，通过EKF算法进行高精度定位估计。程序首先建立传感器网络几何模型，并模拟目标运动轨迹。随后，利用TDOA测量数据计算目标与多个传感器之间的相对距离差，并结合AOA测量数据提供角度约束，进一步提高定位可靠性。

在EKF的实现中，状态向量通常包括目标的位置和速度信息，而观测方程则依据TDOA和AOA的测量模型进行线性化处理。通过预测和更新步骤的迭代，EKF能够逐步优化定位结果，减少测量噪声和系统误差的影响。仿真的输出可以直观展示目标真实轨迹、测量轨迹和滤波后的估计轨迹，便于分析算法的收敛性和稳定性。

该仿真程序不仅适用于学术研究，还可用于实际系统的前期性能验证，如优化传感器布局、调整滤波参数等。