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【MATLAB例程】Taylor算法用于TOA（到达时间）的三维标签位置解算，可自适应基站数量。附下载链接

news 2025/7/20 8:00:14

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本文给出自适应锚点（基站）的Taylor算法解算TOA（到达时间）的MATLAB代码。参考论文：《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》中的Taylor算法来解算TOA的复现程序（MATLAB）。

文章目录

运行结果
程序介绍
- 📊 结果输出
MATLAB源代码

运行结果

以下为定位结果示意图：

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误差输出（命令行截图）：
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程序介绍

本程序基于 Taylor 迭代算法，实现了对三维空间的 TOA（Time of Arrival）定位解算，程序可自适应锚点数量，可自行设置3~无穷个锚点（基站），给出了精度评估、误差可视化与迭代过程分析。

📊 结果输出

每个点定位误差（最后一个点）
所有点定位 RMSE： $RMSE=1N∑i=1N∥p^i−pi∥2\text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \| \hat{\mathbf{p}}_i - \mathbf{p}_i \|^2}$
迭代误差收敛曲线

MATLAB源代码

程序结构如下：
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部分代码如下：

% Taylor方法解算TOA，定位三维目标、N个锚点
% 参考文献:《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》
% 2025-07-05/Ver1
%% 初始化与
clc;clear;close all;
rng(0);
% 定义参数和待测点位置
num_stations = 40; % 基站数量（锚点数量）
std_var1 = 1e-9; %TOA时间误差（标准差）
% 固定基站位置
stations_position = 100*randn(num_stations,3);
c = 3e8;
% 生成待定位点坐标
position = 50*ones(1,3)+50*randn(1,3);
%% TOA 建模
delta = ones(num_stations,1)*position - stations_position; %未知点与各基站之间的相对位置（矢量）
r_ideal = (sum(delta.^2,2)).^(1/2);