【matlab定位例程】基于AOA和TDOA混合的定位方法，背景为三维空间，自适应锚点数量，附下载链接

代码概述

代码功能概述

本代码实现了一种三维空间中的混合定位算法，结合到达角（$AOA$）和到达时间差（$TDOA$）两种测量方式，通过自适应基站数量和迭代优化策略提升定位精度。主要包含以下功能模块：

1. 多基站场景建模：支持任意数量基站的随机部署
2. 混合信号生成：模拟含噪声的AOA和TDOA观测数据
3. 定位算法实现：
   • 纯$AOA$定位（最小二乘法）
   • 纯$TDOA$定位（加权迭代最小二乘）
   • $AOA+TDO$A联合定位
4. 性能评估：三维可视化与误差统计分析

核心算法原理

AOA定位模型

观测方程
方位角与俯仰角

TDOA定位迭代算法

距离差方程
加权最小二乘解

混合定位策略

1. 初值获取
2. 两级迭代优化

关键技术创新

1. 自适应基站架构
2. 混合定位融合

运行结果

4个锚点的情况

定位示意图：

命令行输出的坐标信息、误差数据等：

40个锚点的情况

程序可以自己调节锚点数量，上面为4个锚点的情况，当锚点数量为40时：

MATLAB源代码

部分代码：

% AOA与TDOA混合定位例程，自适应基站数量，三维，
% 2025-06-22/Ver1

%% 初始化
clc;clear;close all;
rng(0);
% 定义参数和待测点位置
num_stations = 4; % 基站数量（锚点数量）
std_var1 = 1e-10; %TDOA误差
% 固定基站位置
stations_position = 100*randn(num_stations,3);
c = 3e8;
% 生成轨迹数组
position = 50*ones(1,3)+50*randn(1,3);
% TDOA 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); %计算移动台到各个基站的实际距离（标量）
delta_t = r_ideal/c+std_var1*randn(size(r_ideal));
r = delta_t*c;
Ri = r(2:end,:);
R1 = ones(num_stations-1,1)*r(1,:);
R = Ri-R1; %表示从[2,i]开始MS与基站i和基站1的距离差



%% AOA定位
% 计算目标到各基站的距离
num_station = size(stations_position, 1);
true_distances = vecnorm(stations_position - position, 2, 2);

% 模拟接收到的AOA（此时是角度理想值，后面要加噪声）
azimuth_angles = atan2(position(2) - stations_position(:, 2), position(1) - 

完整代码下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/callmeup/91159767

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