无源定位入门（三）AOA（1）

最新推荐文章于 2025-07-06 19:34:57 发布
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本文介绍了无源定位中的AOA（Angle of Arrival）交叉测向基本原理，以M元均匀线阵为例进行阐述。讨论了单站匀速运动时目标的入射角方向，以及基站上的M元线阵如何通过测量方位角来确定目标位置。提到了线阵方向与信号入射反方向的夹角计算，并提及网格搜索法作为求解方法。此外，还简要提到圆阵原理与线阵类似。

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AOA交叉测向：

基本原理：以M元均匀线阵为例

设单站匀速运动，第n个时刻的位置为\mathit{\textbf{s}}_{n}=[x_{n},y_{n},z_{n}]^{T}，静止目标\mathit{\textbf{p}}=[x,y,z]^{T},则入射角方向为

\mathit{\mathbf{w}}_{n}=\left [( x_{n} -x)/r^{_{n}},(y_{n} -y)/r^{_{n}},(z_{n} -z)/r^{_{n}}\right ]

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基于AOA算法的无源目标定位（附Matlab代码）
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AOA算法是一种广泛应用于目标无源定位中的经典算法，其基本思想是通过多个接收器接收到目标信号，测量不同接收器之间的相对到达时间差，从而计算出目标在空间中的位置。B为(N-1)×1的测量值向量，每个元素为接收器到目标的距离平方减去该接收器到目标之间距离的平方。然后，我们需要计算接收器之间的方向向量D，其大小为(N-1)×3，每一行代表从前一接收器到当前接收器的方向向量。假设接收器的数量为N，接收器到目标的距离为di，目标的坐标为x、y、z。其中，r(i,j,k)为已知的量，表示第i个接收器与目标之间的距离。
【WSN定位】基于AOA算法实现目标无源定位附matlab代码
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1 简介 2 部分代码 clear all; close all; clc;​stations = [0 0 0;20 0 0]; %基站位置​X = -100:100; %生成目标位置Y = X.*sin(X);Z = X+Y;N = length(X);Locations = zeros(N,3);angs = zeros(N,4);for i = 1:N angs(i,:) = Angs(stations*1e3,[X(i),Y(i),Z(i)]*1e3);end​for
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Reborn Lee
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信号到达基站A和基站B的时间差 ΔtABΔtAB​ 对应距离差 Δd=c⋅ΔtABΔd=c⋅ΔtAB​（cc为光速）。：多天线接收同一信号，通过相位差计算角度（需天线间距≤半波长）。：无需设备与基站同步时钟（仅基站间需同步），适合大范围部署。：精度低（1-10米），易受环境干扰（如墙体、人体遮挡）。：UWB室内定位、移动通信基站定位（如5G TDOA）。：激光雷达（TOF）测距，毫米波雷达（AoA）测角度。：精度高（UWB可达厘米级），抗多径干扰能力强。即可定位（但需多天线），适合方向敏感场景。
【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 8886
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！
无源定位资料
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无源定位资料，无源定位资料，无源定位资料，，，，，，
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AOA（角度到达）是一种无源定位技术，它通过测量信号从多个接收点到达的时间差或相位差来确定信号源的方向。由于我们讨论的是代码层面的内容，这里是一个简单的Python示例，假设你正在处理二维平面内的信号源定位，我们将使用三角函数原理： ```python import math def calculate_location(sources, receiver, signal_strengths): # 假设sources是一个包含信号发射点坐标和强度的列表，如[(x1, y1), (x2, y2)] def angle_to_vector(x, y): return [y / math.sqrt(x**2 + y**2), x / math.sqrt(x**2 + y**2)] angles = [(math.atan2(receiver[1] - source[1], receiver[0] - source[0]), signal_strengths[i]) for i, source in enumerate(sources)] sorted_angles = sorted(angles, key=lambda item: item[0]) # 找到最强信号对应的源位置 strongest_angle = sorted_angles[0] best_source_index = sources.index(sorted_angles[0][1]) # 使用三角函数计算位置 dx = receiver[0] - sources[best_source_index][0] dy = receiver[1] - sources[best_source_index][1] bearing = math.degrees(math.atan2(dy, dx)) % 360 distance = math.sqrt(dx**2 + dy**2) return {"bearing": bearing, "distance": distance} # 示例用法 sources = [(0, 0), (5, 5)] # 假设两个信号源坐标 receiver = (3, 4) # 接收器坐标 signal_strengths = [100, 200] # 假设每个信号的强度 location = calculate_location(sources, receiver, signal_strengths) print("Best location:", location) ``` 这只是一个简化版的例子，实际应用中可能会更复杂，需要处理误差、多径效应等因素，并可能需要更精确的时间同步和信号处理技术。
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