【MATLAB例程】AOA与TDOA混合定位例程，自适应基站数量，二维，可调节锚点数量。附代码下载链接

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本文给出一个matlab代码例程，用于在二维平面上，使用AOA的角度测量和TDOA的到达时间差的测量，来达到对未知点的精确定位。最后输出定位示意图、真实点坐标、仅AOA定位坐标与误差、仅TDOA定位的坐标与误差、AOA+TDOA混合定位的坐标与误差

代码简介

本项目模拟在二维空间中，利用多个已知位置的锚点（基站），对一个目标点的位置进行联合估计。采用三种定位方法进行对比分析：

AOA（Angle of Arrival）定位
TDOA（Time Difference of Arrival）定位
AOA + TDOA 融合定位（Least Squares优化）

程序通过模拟真实环境下测量误差（角度误差与时间误差），生成测量数据，并基于最小二乘法进行定位计算，最后输出三种算法的估计坐标与误差大小。

AOA + TDOA 融合定位方法相较于单独的 TDOA 或 AOA 方法，该方法更鲁棒，对噪声更不敏感。
【更多公式推导，见我的付费专栏：https://blog.youkuaiyun.com/callmeup/article/details/149003822?spm=1011.2415.3001.5331】

运行结果

定位示意图：
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命令行窗口输出结果：

MATLAB源代码

程序结构如下：
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部分代码如下：

% AOA与TDOA混合定位例程，自适应基站数量，二维，可调节锚点数量
% 2025-06-29/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）
TDOA_noise = 1e-10; %TDOA误差
AOA_noise = 1e-2; % AOA 角度噪声
% 固定基站位置
stations_position = 100*randn(num_stations,2);
c = 3e8;
% 待定位点
position = 0*ones(1,2)+5*randn(1,2);
% 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+TDOA_noise*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);