AOA定位算法，平面上的angle of arrive定位算法与MATLAB实现

最新推荐文章于 2025-03-16 15:01:24 发布

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平面上的角度到达(Angle of Arrival, AOA)定位算法是一种常用的定位技术,它通过测量目标信号相对于接收天线阵列的入射角来实现定位.
本文给出AOA算法的原理与MATLAB例程

文章目录

基本原理
完整源代码
运行结果
- 10个锚点时
- 100个锚点时
代码分析
可能的改进和扩展

基本原理

信号接收

使用多个接收天线阵列捕获目标发出的信号。

信号处理

对接收的信号进行相位或时间差分析,以获得信号入射角。

角度估计

根据多天线接收的信号相位或时间差,利用相应的算法估计信号的入射角。常用的算法包括:
相位差法：根据各天线接收信号的相位差计算入射角。
时间差法：根据各天线接收信号的时间差计算入射角。
波束赋形法：利用波束扫描技术确定信号方向。

定位计算

将估计的入射角信息输入到定位算法中,结合已知的天线阵列位置,计算目标的二维位置坐标。
常用的定位算法包括三角测量法、最小二乘法等。

下面给出的MATLAB代码使用最小二乘来解算：

完整源代码

% AOA定位，二维、N个锚点（自适应基站数量）
% 2024-11-26/Ver1

%% 初始化
clc;clear;close all

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AOA（到达角度）定位原理

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

08-18

3100

AOA（angle of arrival）定位是基于到达时间角度的。不同于风靡的测距方法，AOA仅通过多个角度测量就可以在一维、二维或三维空间上进行定位。无时间测量也使得它不需要精准的时钟。

基于AOA算法的无源目标定位（附Matlab代码）

持续更新

06-22

1263

AOA算法是一种广泛应用于目标无源定位中的经典算法，其基本思想是通过多个接收器接收到目标信号，测量不同接收器之间的相对到达时间差，从而计算出目标在空间中的位置。B为(N-1)×1的测量值向量，每个元素为接收器到目标的距离平方减去该接收器到目标之间距离的平方。然后，我们需要计算接收器之间的方向向量D，其大小为(N-1)×3，每一行代表从前一接收器到当前接收器的方向向量。假设接收器的数量为N，接收器到目标的距离为di，目标的坐标为x、y、z。其中，r(i,j,k)为已知的量，表示第i个接收器与目标之间的距离。

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1 条评论

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legend: {data: []},series : [name: ‘访问来源’,label: {normal: {},data:[{value:335, name:‘直接访问’},{value:310, name:‘邮件营销’},{value:234, name:‘联盟广告’},{value:135, name:‘视频广告’},{value:1548, name:‘搜索引擎’}],},

2) Real-Time Frequency Estimation: As the antenna array rotation frequency can be obtained from the anchor, we need to estimate the observed distance difference frequency for real time tracking. The time-frequency features of non-stationary signalshavebeenwidelyinvestigatedinhealthmonitoring,radar systems, etc. Specifically, the continuous wavelet transform (CWT)isapopularmethodthatcancalculatethetime-frequency features. When the signal Δd(t) is sampled, the time-frequency coefficients can be obtained via the CWT calculation. As the wavelet scalar is specified as positive, the negative frequency would be lost in the calculation. Thus, we select the anchor frequency that is larger than the target’s velocity. Hence, the coefficients can be calculated as follows [wt,f]=cwt(Δd(t),fs), (13) where wtis a matrix and every row corresponds to one scale, f is the frequencies, and fs is the sampling frequency of Δd(t). Weselect the morlet wavelet as the wavelet basis function in thetransform and further extract the time-frequency features ωo(t) via wavelet ridge detection from the coefficients [wt,f]. Based on the frequency estimation, we can calculate the real-time velocity of the target. Thus, we further estimate the real-time AoA of the target via the time-frequency features instead of the motion prediction (assuming the target track in a specific mode with either constant speed or acceleration is not robust for random moving) [25]. When the target track starts from (ϕ(t0),d0) and arrive at (ϕ(t1),d1), theAoAθ(t) can be expressed as follow Thus, the distance vector can be modeled with the time frequency features and expressed as ⎡ ⎢ Δd(θ(t)) = ⎢ ⎣ 2r sin(αt2 2 )sin(θ(t1) − αt2 2 ) 2r sin(αt3 2 )sin(θ(t2) − αt3 ... 2r sin(αtn 2 ) 2 )sin(θ(tn) − αtn 2 ) ⎤ ⎥ ⎥ ⎦. Correspondingly, the real-time AoA is estimated by min θt0 ,b h(θt0 ,b)=Δd−Δd(θ(t),b) . (15) (16) Obviously, this objective function optimization is similar to the static AoA calculation. Thus, we estimate θ(t) based on the iterative method in Section IV-A and design the tracking algorithm asillustrated in Algorithm 1. Totrackamovingtarget, the robot estimates its relative real-time location and schedules the path to move to the destination. Specifically, the mobile anchor keeps sending the ranging requests and measuring the rotation angle in the tracking. The ranging difference Δd(t) and the corresponding angle ϕ(t) are recorded in a measurement queue. As the target may move in the tracking, the target speeds are first estimated via the Doppler shift. Further, the real-time AoA is calculated in the stochastic gradient descent optimiza tion, during which the m random samples from the results are selected in each iteration until the error is less than the threshold ortheiterationisfinished.Whenthereal-timeAoAiscalculated, the robot selects a reachable path to follow the moving target’s location.这里在干嘛

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算法是通过已知两个点的坐标值，并且知道它与被测点的角度关系，通过两个参考点与被测点的方程关系式，列出方程组求解，即可得到被测点坐标。所以，通过两个参考点就可以使用 AOA。、角度测量误差引起的。

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AoA（Angle of Arrival）估计是无线通信中用于定位信号来源方向的技术，特别是在多天线阵列系统中。基本思想是利用接收信号的到达角度（即信号到达接收天线阵列的方向）来估计信号来源。

利用多普勒效应、到达角（Angle of Arrival, AOA）、飞行时间（Time of Flight, ToF）以及多基站定位技术来确定移动物体的位置

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1470

基站部署：每隔一定距离（例如250米）部署基站，每个基站包括但不限于Wi-Fi模块、定向天线、ARM主板等。基站功能接收信号：接收来自移动物体（如无人小车）发出的信号。信号处理：提取信号特征，如信号强度（RSSI）、多普勒频移、到达角等。数据传输：将信号特征数据传输至中央处理单元或云端服务器。

aoa定位原理介绍

www_tlj的专栏

12-26

4819

AOA（Angle of Arrival）定位是一种基于测量无线信号到达接收器的角度来确定目标位置的技术。这种方法在无线通信和雷达系统中广泛应用，近年来也被引入室内定位领域。