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TDOA
function
[MX,MY,SS]=ExtendedKalmanFilter(D1,D2,D3,A1,A2,A3,Flag1,FLAG2,S0,P0,SigmaR,SigmaA
OA)
%% TDOA/AOA 定位的扩展卡尔曼滤波定位算法
%% 输入参数列表
% D1 基站 1 和移动台之间的距离
% D2 基站 2 和移动台之间的距离
% D3 基站 3 和移动台之间的距离
% A1 基站 1 测得的角度值
% A2 基站 2 测得的角度值
% A3 基站 3 测得的角度值
% Falg1 1×1 矩阵,取值 1,2,3,表明是以哪一个基站作为基准站计算 TDOA 数据的
% FLAG2 N×3 矩阵,取值 0 和 1,每一行表示该时刻各基站的 AOA 是否可选择,
% 1 表示选择 AOA 数据,FLAG2 并非人为给定,而是由 LOS/NLOS 检测模块确定
% S0 初始状态向量,4×1 矩阵
% P0 预测误差矩阵的初始值,4×4 的矩阵
% SigmaR 无偏/有偏卡尔曼输出距离值的方差,由事先统计得到
% SigmaAOA 选择 AOA 数据的方差,生成 AOA 数据的规律已知,因此可以确定
%% 输出参数列表
% MX
% MY
%% 第一步:计算 TDOA 数据
if Flag1==1
TDOA1=D2-D1;
TDOA2=D3-D1;
elseif Flag1==2
TDOA1=D1-D2;
TDOA2=D3-D2;
elseif Flag1==3
TDOA1=D1-D3;
TDOA2=D2-D3;
else
error('Flag1 输入有误,它只能取 1,2,3');
end
%% 第二步:构造两个固定的矩阵
%构造状态转移矩阵 Φ
Phi=[1, 0,0.025, 0;
0, 1, 0,0.025;
0, 0, 1, 0;
0, 0, 0, 1];
%构造 W 的协方差矩阵 Q
SigmaU=0.00001;%噪声方差取很小的值
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资源评论
- 琳达马2013-12-27对超宽带定位算法的设计很有帮助!赞一个
- 本帅哥屏蔽了凡人2018-07-08就几个函数,基础不好的人还是别下载了
- laputancity2017-06-10算法有一定用处
LichY
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