基于TDOA定位的Chan算法MATLAB仿真

基于TDOA定位的Chan算法，han 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，并且可以通过增加基站数量来提高算法精度。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。Chan 算法在考虑二维的情况下，可分为 只有三个 BS 参与定位 和 三个以上 BS 定位 两种。

function [POS_refPOS1POS2POS3POS4] = TDOA_chan（RPbsQ）
%% TDOA定位定位Chan算法
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%  CHAN算法假设移动台与各基站位置较近需进行三四WLS计算
%  输入参数:
%            R（N-1×1）: TDOA测量值
%            Pbs（N×2）: 基站的坐标第一列为X第二列为Y;参考基站坐标位于第一行
%  输出参数:
%            POS_ref（2X1）:第一次WLS的估计结果作为参考作最终定位结果的判决
%            POS1（2X1）   :定位结果1
%            POS2（2X1）   :定位结果2
%            POS3（2X1）   :定位结果3
%            POS4（2X1）   :定位结果4
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%这段程序用于自己产生算法输入参数用于算法测试
 delta = 10;          %TDOA测量误差的标准差用于产生Q矩阵
 M=4;                 %参考基站外的基站数量
 Xb = 20;Yb = 100;    %参考的基站坐标
 X = zeros（M2）;
 a = 2*pi/M;
 for i=1:M            %生成其他基站的坐标
     X（i1） = 400*cos（a*（i-1））;
     X（i2） = 400*sin（a*（i-1））;
 end
 Xreal = -150;Yreal = 200;%移动台真实坐标
 %产生TDOA测量结果
 Rb = sqrt（（Xreal - Xb）^2+（Yreal - Yb）^2）;%移动台到基站的真实距离
 N = normrnd（0delta1M）;%产生TDO