到达角（AOA）的三维定位算法，并结合容积卡尔曼滤波（CKF）对动态目标的运动轨迹进行优化，附代码，订阅专栏后可直接查看

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本代码实现了一种基于到达角（AOA）的三维定位算法，并结合容积卡尔曼滤波（CKF） 对动态目标的运动轨迹进行优化。代码通过模拟基站信号的角度测量及噪声干扰，展示了从原始观测值到滤波后轨迹的完整流程，并对比了滤波前后的定位误差性能。

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运行结果

定位示意图：
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误差曲线：
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命令行的输出结果：
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MATLAB源代码

% AOA定位，三维、N个锚点（自适应基站数量），动态轨迹CKF优化
% 作者：matlabfilter
% 2025-03-29/Ver1

%% 初始化
clc
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TOA与AOA联合定位的高精度算法，三维、4个基站的情况，MATLAB例程，附完整代码
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本代码实现了一个基于**到达角（AOA）和到达时间（TOA）混合定位的三维运动目标跟踪系统，结合容积卡尔曼滤波（CKF）**进行轨迹优化，适用于复杂室内或城市环境中的高精度定位需求。动态场景建模：生成三维匀速运动轨迹（X/Y轴线性变化，Z轴固定），模拟真实目标运动特性混合信号模拟AOA测量：计算方位角（azimuth）和俯仰角（elevation），叠加高斯噪声模拟实际环境干扰TOA测量：通过光速转换距离，并添加时间噪声以反映信号传播误差自适应基站网络。
到达角（AOA）的三维定位算法，并结合容积卡尔曼滤波（CKF）对动态目标的运动轨迹进行优化，附代码下载链接
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罗伯特技术屋
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