【定位问题】不同布站方式时差定位定位精度RMSE分析【含Matlab源码 3075期】

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本文介绍了在Matlab中如何通过不同的布站方式（如单点和多点）进行时差定位，并使用RMSE评估其精度。作者提供了示例代码，展示了如何计算不同布站方式下时差测量误差与RMSE的关系。

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⛄一、不同布站方式时差定位定位精度RMSE分析

布站方式的选择对于时差定位的精度有着重要的影响。下面是对不同布站方式的时差定位精度进行RMSE分析的一般步骤：

数据收集：收集所需的时差测量数据。这些数据可以通过接收多个信号源的时间戳来获取，例如全球定位系统（GPS）、无线电测向等。

选择布站方式：根据具体应用场景和需求，选择合适的布站方式。常见的布站方式包括：

单点布站：仅使用一个接收器进行时差测量。
多点布站：使用多个接收器进行时差测量，可以通过最小二乘法或其他方法进行求解。
确定参考节点：对于多点布站方式，需要选择一个节点作为参考节点，其他节点相对于该节点进行时差测量。参考节点的选择可以根据其位置、信号质量等因素进行评估。

时差计算：利用收集到的时差测量数据，通过合适的算法计算出目标的位置。常见的算法包括最小二乘法、加权最小二乘法等。

精度评估：使用RMSE（均方根误差）作为评估指标，衡量定位结果与真实位置之间的差异。RMSE越小，定位精度越高。

⛄二、部分源代码

clear;
close;
clc;
%% 条件
C=3e8;
MS=[20,30,0]*1e3;
td_err = [5:5:50]*1e-9;
%% 时差测量误差的RMSE
BS_td=[0,0,0;-20,20,0;20,20,0;0,-20,0]1e3;%Y形
BSN_td=4;
for j=1:length(td_err) %循环
td1=td_err(j);%令td1等于当前数组的值
RMSE1(j)=RMSECHAN(BS_td,MS,BSN_td,td1)1e9;
end
figure;
%semilogx(td_err1e3,RMSE1,‘-O’);
plot(td_err1e9,RMSE1,‘-O’);hold on;grid on;
xlabel(‘时差测量误差/ns’);
ylabel(‘RMSE/m’);
title(‘时差测量误差与RMSE关系’)

%% 布站方式RMSE
BS_Y=[0,0,0;-15,15,0;15,15,0;0,-15,0]*1e3;%Y形
BSN_Y=4;
for j=1:length(td_err) %循环
td1=td_err(j);%令td1等于当前数组的值
RMSE_Y(j)=RMSECHAN(BS_Y,MS,BSN_Y,td1)*1e8;
end
BS_L=[0,0,0;0,15,0;7.5,7.5,0;-7.5,7.5,0]*1e3;%菱形;
BSN_L=4;
for j=1:length(td_err) %循环
td1=td_err(j);%令td1等于当前数组的值
RMSE_L(j)=RMSECHAN(BS_L,MS,BSN_L,td1)*1e8;
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 罗正华,雷林,周方均,李霞.基于Chan-Taylor联合算法的低空无人机时差定位研究[J].成都大学学报(自然科学版). 2019,38(04)

3 备注
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