基于改进Chan算法和Taylor算法的多基站目标定位实现（附带MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
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本文探讨了无线通信中多基站目标定位的重要性，介绍了如何利用MATLAB实现改进的Chan算法和Taylor算法，以提高定位准确性。通过考虑到达时间差和到达角度，这些算法能有效提升定位效果。提供的MATLAB代码为实际应用提供参考，但实际场景中需考虑更多因素以优化定位精度。

目标定位是无线通信领域中的重要问题之一。多基站目标定位是一种常见的定位方法，它利用多个基站的信号信息来确定目标的位置。本文将介绍如何使用改进的Chan算法和Taylor算法实现多基站目标定位，并提供相应的MATLAB代码。

  1. 算法简介
    Chan算法是一种经典的多基站目标定位算法，它通过测量到达多个基站的信号时延来计算目标位置。然而，Chan算法在存在测量误差和噪声情况下效果可能不佳。为了提高定位的准确性，可以使用Taylor算法对Chan算法进行改进。Taylor算法通过在Chan算法的基础上考虑信号的到达角度信息，进一步优化目标定位结果。

  2. 算法实现
    下面是使用MATLAB实现改进的Chan算法和Taylor算法的代码示例：

    % 参数设置
num_stations = 4;  % 基站数量
speed_of_light = 3e8;  % 光速
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基于改进Chan算法和Taylor算法的多基站目标定位
2301_79331328的博客
09-11 738
本文介绍了基于改进Chan算法和Taylor算法的多基站目标定位方法，并提供了相应的Matlab代码。多基站目标定位是一种常见的无线定位技术，可以通过多个基站的信号测量来推断目标的位置。在本篇文章中，我将介绍基于改进Chan算法和Taylor算法的多基站目标定位，并提供相应的Matlab代码。Taylor算法是一种改进的多基站目标定位算法，它通过在Chan算法的基础上引入了Taylor展开，提高了定位的精度。以上就是基于改进Chan算法和Taylor算法的多基站目标定位的详细介绍和Matlab代码实现。
改进基于MATLAB的Chan算法和Taylor算法用于多基站目标定位
weixin_50547796的博客
08-29 169
通过使用改进的Chan算法和Taylor算法，可以在多基站目标定位中获得更准确的位置估计结果，通过引入加权因子和考虑非线性误差模型，改进的Chan算法可以提高对信号强度或到达时间差的估计精度，而改进的Taylor算法则通过高阶展开和自适应展开阶数，提高了对非线性误差模型的逼近能力。改进的Chan算法可以考虑非线性误差模型，提高目标定位的准确性。目标定位是无线通信和雷达系统中的重要问题之一，在多基站场景下通过利用多个基站的测量数据，可以实现更准确的目标定位，本文将介绍如何使用MATLAB实现改进的。
UWB常用测距算法（CHAN、CHAN-Taylor等）
11-14
在不同数量基站下的CHAN算法、ＣＨＡＮ－Ｔａｙｌｏｒ算法的均方根误差对比，对算法都有中文注释，简单易懂
【定位问题】chan+taylor算法移动基站无源定位（4个基站）【含Matlab源码 3153期】
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03-09 1088
chan+taylor算法移动基站无源定位（4个基站） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【定位问题】基于matlab chan算法无源定位【含Matlab源码 2090期】
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09-06 9002
chan算法无源定位 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
Chan算法知识点详解 chan详细学习教程攻略总结
m0_72216164的博客
10-13 1702
Chan算法知识点详解 章节目录 Chan算法基础概述 Chan算法的数学原理与推导 Chan算法的应用场景与优势 Chan算法的实现步骤与流程 Chan算法的误差分析与优化 Chan算法的学习资源与方法 Chan算法资源简介 1. Chan算法基础概述 重点内容详细知识点总结： Chan算法是一种基于时间差到达（TDOA）技术的定位算法，广泛应用于无线通信网络、物联网（IoT）设备定位等场景。该算法通过求解目标信号到达不同基站之间的时间差，并结合各基站的坐标信息，构建双曲线方程组，从而实现对目标
【WSN定位】基于改进chan算法和talor算法实现多基站目标定位附matlab代码
qq_59747472的博客
10-02 358
Chan 算法是 TDOA 定位方法的一个很赞的 trick。但是很多方法一旦从学术的角度去看，就罩上了奇异的光环。TDOA，the time differnces of arrival，到达时间差。Chan 算法1是非递归双曲线方程组解法，具有解析表达式解。其主要的特点为在测量误差服从理想高斯分布时，它的定位精度高、计算量小。该算法的推导的前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量，对于实际环境中误差较大的测量值，比如在有非视距误差的环境下，该算法的性能会有显著下降。正在上传…重新上传取消。
用MATLAB编写，4个基站的基于TDOA的Chan-Taylor混合加权算法定位
06-14
最普通的Chan-Taylor算法，将Chan算法计算出来的估计值作为Taylor级数展开法的迭代初始值带入，之后合理设置Chan算法和Taylor级数展开法的加权系数来提高精度。采取循环采样5000次，基站位置，标签节点位置，系统...
【定位问题】TDOA定位Chan-taylor混合加权算法移动基站无源定位（4个基站）【含Matlab源码 3154期】
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03-09 1263
TDOA定位Chan-taylor混合加权算法移动基站无源定位（4个基站） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【WSN定位】基于chan、taylor算法实现移动基站无源定位附matlab代码
matlab_dingdang的博客
09-03 1272
Chan 算法是 TDOA 定位方法的一个很赞的 trick。但是很多方法一旦从学术的角度去看，就罩上了奇异的光环。TDOA，the time differnces of arrival，到达时间差。Chan 算法1是非递归双曲线方程组解法，具有解析表达式解。其主要的特点为在测量误差服从理想高斯分布时，它的定位精度高、计算量小。该算法的推导的前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量，对于实际环境中误差较大的测量值，比如在有非视距误差的环境下，该算法的性能会有显著下降。正在上传…重新上传取消。
基于TDOA定位的Chan-taylor混合加权算法
10-15
用MATLAB编写，4个基站的基于TDOA的Chan-Taylor混合加权算法定位。最普通的Chan-Taylor算法，将Chan算法计算出来的估计值作为Taylor级数展开法的迭代初始值带入，之后合理设置Chan算法和Taylor级数展开法的加权系数来提高精度。采取循环采样5000次，基站位置，标签节点位置，系统噪声标准差都已经预设置好，可以根据要求自己修改。本代码使用的衡量指标是累积分布函数CDF，也可以自己改成均方误差RMSE。下载后可以直接运行。可以用于TDOA定位算法的改进或者比较或者UWB定位都可以。
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
王老师青少年编程
11-21 710
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 274
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
q22837656的博客
11-24 278
本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 329
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 815
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
【元启发算法】模拟退火（SA）：在温度起伏中，寻找最优解的诗意算法
Harrytutu_ZuiYue的博客
11-21 372
自然从不急于求成，金属在冷热交替中趋于稳定，算法亦在温度起落中逼近真理。” 寒冬里调温的空调、背包旅行时规划路线、手机 APP 优化资源分配 —— 生活中处处藏着 “寻找最优解” 的难题。有些问题看似简单，却因可选方案过多，让我们陷入 “局部最优” 的困境：就像在山谷中徒步，误以为眼前的山峰就是最高点，却不知翻过一座小山后，还有更广阔的天地。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
最新发布
2301_79248256的博客
11-24 448
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
D3QN+PER机制算法
2301_79815102的博客
11-22 750
Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。
基于MATLAB的Chan算法多基站目标定位解决方案
资源摘要信息:"该资源是优快云海神之光上传的matlab源码，包含了一个基于chan算法的多基站目标定位问题解决方案。资源包中包含了主函数GDPSO.m和多个调用函数，所有文件都可以运行，经过亲测可用。代码的运行版本为...
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