【目标定位】基于粒子群算法PSO优化TDOA-PDOA联合定位附Matlab代码

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🔥 内容介绍

TDOA-PDOA 联合定位的核心 MATLAB 代码 —— 它通过到达时间差（TDOA）和相位到达差（PDOA）融合，实现高精度目标定位，广泛应用于声源定位、雷达探测、室内导航等场景。代码包含完整的 “参数建模→观测生成→代价计算→可视化” 流程，还能无缝衔接之前聊过的 ALO、GWO 等智能算法优化，实用性拉满！

一、代码核心功能总览

先一句话搞懂这段代码的目的：在已知 8 个传感器阵列位置的前提下，通过模拟带噪的 TDOA（距离差）和 PDOA（相位差）观测数据，定义 3 类代价函数（单一 TDOA、单一 PDOA、联合 TDOA-PDOA），并通过热力图 + 三维网格图可视化不同位置的代价分布 ——代价最小的位置就是最优定位结果，联合代价能兼顾两者优势，抗噪声、定位精度更优。

核心逻辑链：传感器阵列初始化 → 目标搜索区域生成 → TDOA/PDOA 带噪观测建模 → 代价函数计算 → 结果可视化验证

• TDOA：tdoa = 距离差 = d1 - d2（d1、d2 为两个传感器到目标的距离），本质是 “时间差 = 距离差 / 声速”，这里直接用距离差替代（后续统一量纲）；

• PDOA：相位差 = 2π×(TDOA) / (v/f) = 2π×f×TDOA / v，核心是 “相位差与频率成正比”，高频信号相位差更敏感，但易受噪声影响；

• 相位缠绕：wrapping函数是关键（代码中未定义，后续补充），作用是将超过 [-π,π] 的相位映射到该区间，避免相位模糊。

  

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

close all;

clear all;

clc;

%% Initialize system parameters

v = 343;

rng(1); % For reproducibility

radius_all = 2.5;

bound = [-2.5 -2.5; 2.5 2.5];

target_all = [1 1];

lambda = v/21500;

N = 8;

errs = zeros(1,7);

%sigma_phase(sigma_phase_ind); %0.0161 20dB | 0.0125 10dB | 0.0396 0dB | 0.1265 -10dB | 0.4494 -20dB

% f = [20000 21000 22000 23000];

f = 21500;

radius = 2.5;

sensors = [-1 -1 0; -1 0 0;-1 1 0; 0 -1 0; 0 1 0; 1 -1 0; 1 0 0; 1 1 0]*radius;

sensors = sensors(:, 1:2);

range_std = 0.005;

range_std_all = 10.^(-1:-0.25:-4);

phase_std_all = 10.^(-1:-0.25:-4)*0.5; 

error_cell = cell(1,length(phase_std_all));

%% Main code

% tic

% scale_factor = 0.8;

% parfor pdoa_i = 1:length(phase_std_all)

%     swarmsize = 500;

%     phase_std = phase_std_all(pdoa_i); 

%     range_std = range_std_all(pdoa_i);

%     % searching margin

%     margin0 = [range_std*scale_factor range_std*scale_factor];

%     margin0 = max([margin0; 0.01 0.01]);

%     coe = (range_std / phase_std)^2;

%     for sim_i = 1:500

% %         if(mod(sim_i,20)==0)

% %             clc;

% %             disp(['Range Error Index: ' num2str(swarm_i) ' | Sim:' num2str(sim_i)]);

% %         end

% %         for i = 1:2%

%         for i = 1:size(target_all,1)

%             target = target_all(i,:);

%             distance = vecnorm(sensors - target,2,2);

%             distance_noisy = distance + randn(size(distance))*range_std;

%             comb = combnk(1:N,2);

%             tdoa_all = distance(comb(:,1)) - distance(comb(:,2));

%             tdoa_obs = [0; tdoa_all(1:7)];

%             tdoa_all_noisy = distance_noisy(comb(:,1)) - distance_noisy(comb(:,2));

%             tdoa_obs_noisy = [0; tdoa_all_noisy(1:7)];

%             

%             distance_phase_noisy = distance + randn(size(distance))*phase_std;

%             tdoa_phase_noisy = distance_phase_noisy(comb(:,1)) - distance_phase_noisy(comb(:,2));

%             phase_all_noisy = wrapping(tdoa_phase_noisy./(v./f)*2*pi);

%                 

set(gca,'FontSize',12)

% axis([0 10 10^0 121])

axis([min(sigma(ind)) max(sigma(ind)) 10^-1.6 10^2.5])

% print -dpng -r600 sim-3.png

%%

L = 8;

v = 343;

Evec = ones(L,1);

x = target_all(1);

y = target_all(2);

pairs0 = nchoosek([1:L],2);

pairs = pairs0(1:(L-1),:);  % non-redundant set

g = zeros(2, length(pairs));

for i = 1:length(pairs)

%     g(1,i) = (x-sensors(i,1))/sqrt((x-sensors(i,1))^2 + (y-sensors(i,2))^2);

%     g(2,i) = (y-sensors(i,2))/sqrt((x-sensors(i,1))^2 + (y-sensors(i,2))^2);

    a = pairs(i,1);

    b = pairs(i,2);

    g1 = ([x y]-sensors(a,:))/norm([x y] - sensors(a,:));

    g2 = ([x y]-sensors(b,:))/norm([x y] - sensors(b,:));

    g(:,i) = g2' - g1';

end

G = g;

crlb_t = zeros(1,length(phase_std_all));

crlb_p = zeros(1,length(phase_std_all));

crlb_h = zeros(1,length(phase_std_all));

for i = 1:length(phase_std_all)

    % tdoa

    range_std = range_std_all(i);

    varD = range_std^2; 

    Ct = varD*(ones(length(G))+eye(length(G)));

    GCG = G*Ct^-1*G';

    F = GCG;

    temp = inv(F);

    crlb_t(i) = trace(temp);

🔗 参考文献

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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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

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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

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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