【WSN定位】基于闭式解的多源TDOA定位算法及其传感器位置误差补偿matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

物理应用             机器学习

🔥 内容介绍

摘要： 本文提出了一种新的闭式解TDOA定位算法，用于在传感器位置存在误差的情况下，定位多个不相交的声源。该算法以高效的方式利用了TDOA测量值，并有效地抑制了传感器位置误差的影响。首先，本文建立了TDOA定位模型，并分析了传感器位置误差对定位精度的影响。然后，利用最小二乘法估计声源位置，并结合传感器位置误差估计值，对定位结果进行修正。最后，通过仿真实验验证了该算法的有效性和鲁棒性。

关键词： TDOA定位，闭式解，传感器位置误差，多源定位

1. 引言

声源定位技术在声学信号处理、雷达、无线通信等领域有着广泛的应用。TDOA（Time Difference of Arrival，到达时间差）定位是一种常用的声源定位方法，其基本原理是利用不同传感器接收到的声源信号到达时间差来估计声源位置。

近年来，随着多源定位应用的不断增多，传统的TDOA定位算法面临着新的挑战。一方面，多个声源之间的相互干扰会降低定位精度；另一方面，传感器位置误差也会对定位结果造成显著影响。针对上述问题，本文提出了一种新的闭式解TDOA定位算法，用于在传感器位置存在误差的情况下，定位多个不相交的声源。该算法具有以下优点：

• 闭式解： 该算法采用闭式解形式，避免了迭代计算，提高了计算效率。

• 高效性： 该算法仅需一次矩阵运算即可获得声源位置估计值，计算量小，适合实时应用。

• 鲁棒性： 该算法有效地抑制了传感器位置误差的影响，提高了定位精度。

2. TDOA定位模型及传感器位置误差分析

2.1 TDOA定位模型

3. 闭式解TDOA定位算法

3.1 声源位置估计

为了抑制传感器位置误差的影响，本文采用最小二乘法估计声源位置，并结合传感器位置误差估计值对定位结果进行修正。

3.2 传感器位置误差估计

传感器位置误差可以通过各种方法进行估计，例如：

• 基于先验信息：如果已知传感器位置误差的统计特性，可以利用这些信息进行估计。

• 基于参考点：可以通过参考点进行定位，并利用参考点位置与已知传感器位置之间的偏差来估计传感器位置误差。

• 基于迭代算法：可以通过迭代算法，不断调整传感器位置，直至定位结果收敛。

4 结论

本文提出了一种新的闭式解TDOA定位算法，用于在传感器位置存在误差的情况下，定位多个不相交的声源。该算法有效地抑制了传感器位置误差的影响，提高了定位精度。仿真实验验证了该算法的有效性和鲁棒性。该算法可以应用于各种需要声源定位的应用场景，例如，声学信号处理、雷达、无线通信等。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

This program will reproduce the Figs. 3 and 4 in Le Yang and K. C. Ho,  "An approximately efficient TDOA localization algorithm in closed-form % for locating multiple disjoint sources with erroneous sensor positions,"  IEEE Trans. Signal Processing, Vol. 57, pp. 4598-4615, Dec. 2009.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面