LOS（视距）和 NLOS（非视距）环境下的建模与定位程序，四个锚节点，MATLAB代码

本代码的主要功能是建模 LOS（视距）和 NLOS（非视距）环境下的定位系统，估计目标位置。四个锚节点，三维定位程序，使用TOA算法

运行结果

程序只有一个m文件，运行后得到如下结果：

程序结构如下：

代码介绍

以下是对代码的详细介绍：

1. 代码功能概述

• 目标：模拟在不同信号传输条件下（LOS 和 NLOS）的三维定位系统，计算包含噪声的距离数据，并使用最小二乘法估计目标位置。

2. 主要步骤分析

初始化部分

• 清理环境：使用 clc; clear; close all; 清空命令行、变量和关闭所有图形窗口。
• 设置环境参数：
  • 噪声均值和标准差：设置 LOS 和 NLOS 的噪声均值和标准差。
  • NLOS 的比例：指定在生成噪声时，NLOS 条件的概率。
  • 定义锚节点数量：设置用于定位的锚节点数量（n = 50）。
  • 定义位置轨迹：生成锚节点的固定位置。

主程序部分

1. 循环遍历每个待求点：

   • 设定待求点的真实位置。
   • 生成基站位置（锚节点），这里的位置设置为一个特定的轨迹。

2. 噪声生成：

   • 根据设定的 NLOS 概率，为每个锚节点生成 LOS 或 NLOS 噪声。
   • 计算含噪声的距离：通过真实位置和基站位置计算距离，并添加噪声。

3. 位置估计：

   • 使用定义的 position_3dim 函数，通过最小二乘法估计目标位置。

误差计算和绘图部分

• 误差计算：计算估计位置与真实位置之间的误差。
• 绘图：
  • 绘制真实位置、估计位置和锚节点位置的三维图。
  • 绘制定位误差曲线，显示估计误差的变化情况。

定位函数

• position_3dim 函数：
  • 通过最小二乘法求解目标位置。该函数使用锚节点的位置和测得的距离，构建线性方程组并求解。

3. 代码的应用和意义

• 应用场景：该代码可以用于研究和开发基于距离测量的定位系统，特别是在复杂信号环境中（如城市或校园环境）。
• 性能评估：通过模拟 LOS 和 NLOS 环境，可以评估定位算法的性能，并了解不同信号条件对定位精度的影响。
• 噪声建模：提供了一种方法来生成和分析在不同条件下的噪声影响，为后续的算法优化提供数据支持。

源代码

部分代码：

% LOS/NLOS环境建模、4锚点的单点定位
% 作者联系方式：matlabfilter，可提供答疑与定制
% 2024-12-07/Ver1
% 2024-12-19/Ver2：优化toa观测（距离->时间）
clc;clear;close all;
rng(0);
%% 环境模型
u_LOS = 0; %LOS的噪声均值
u_NLOS = 0.1/3e8; %NLOS的噪声均值
std_LOS = 0.1/3e8; %LOS的标准差
std_NLOS = 0.2/3e8; %NLOS的标准差
v = 0.3; %NLOS的比例（概率）
n = 4; %定义锚节点数量
noise = zeros(n,1);
m = 1;
positions = [
    linspace(1,10,m);
    linspace(1,5,m);
    linspace(1,2,m)]; %设置待定位点
p_out_s = zeros(size(positions)); %给计算的轨迹矩阵分配空间

完整代码已调通：

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