【MATLAB例程】Taylor算法用于TOA(到达时间)的三维标签位置解算,可自适应基站数量。附下载链接

发布于:2025-07-22 ⋅ 阅读:(15) ⋅ 点赞:(0)

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本文给出自适应锚点(基站)的Taylor算法解算TOA(到达时间)的MATLAB代码。参考论文:《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》中的Taylor算法来解算TOA的复现程序(MATLAB)。

运行结果

以下为定位结果示意图:

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误差输出(命令行截图):
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程序介绍

本程序基于 Taylor 迭代算法,实现了对三维空间TOA(Time of Arrival)定位解算,程序可自适应锚点数量,可自行设置3~无穷个锚点(基站),给出了精度评估、误差可视化与迭代过程分析。

📊 结果输出

  • 每个点定位误差(最后一个点)
  • 所有点定位 RMSE: RMSE = 1 N ∑ i = 1 N ∥ p ^ i − p i ∥ 2 \text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \| \hat{\mathbf{p}}_i - \mathbf{p}_i \|^2} RMSE=N1i=1Np^ipi2
  • 迭代误差收敛曲线

MATLAB源代码

程序结构如下:
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部分代码如下:

% Taylor方法解算TOA,定位三维目标、N个锚点
% 参考文献:《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》
% 2025-07-05/Ver1
%% 初始化与
clc;clear;close all;
rng(0);
% 定义参数和待测点位置
num_stations = 40; % 基站数量(锚点数量)
std_var1 = 1e-9; %TOA时间误差(标准差)
% 固定基站位置
stations_position = 100*randn(num_stations,3);
c = 3e8;
% 生成待定位点坐标
position = 50*ones(1,3)+50*randn(1,3);
%% TOA 建模
delta = ones(num_stations,1)*position - stations_position; %未知点与各基站之间的相对位置(矢量)
r_ideal = (sum(delta.^2,2)).^(1/2);

完整代码见专栏文章:【MATLAB代码】Taylor算法用于TOA(到达时间)的三维标签位置解算,可自适应基站数量。附matlab代码,订阅专栏后可查看

或单个程序的下载链接:https://download.csdn.net/download/callmeup/91369401

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