UWB定位问题(TOA定位matlab实现)

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UWB精确定位问题(TOA定位(三维空间四点定位)matlab实现)


前言

四点定位(Four-Anchor Positioning)是一种基于距离测量的定位方法,通常采用TOA方法来计算目标物体到每个基站的距离。通过测量目标物体到至少四个基站的距离,并利用三角定位等算法计算出目标物体的位置。因此,四点定位属于TOA定位方法的一种。

在UWB精确定位中,四点定位(Four-Anchor Positioning)是一种常用的定位方法,它需要至少四个固定在空间中的基站来定位目标物体的位置。四点定位的基本原理是通过测量目标物体到每个基站的距离,计算出目标物体的位置。

四点定位的具体步骤如下:
基站部署:将至少四个基站固定在不同的位置,并记录下它们的坐标。
测距:基站发送UWB信号,目标物体接收信号后返回一个响应信号,基站接收到响应信号后测量出目标物体到基站的距离。
计算:根据测量得到的距离以及基站的坐标,使用三角定位等算法计算出目标物体的位置。
误差校正:对测量误差进行校正,提高定位精度。

在四维空间中分别在4个角落A0,A1,A2,A3放置UWB锚点(anchor),锚点向所有方向发送信号。Tag是UWB标签(靶点),即需要定位的目标(只在测试环境范围内)。在已知锚点坐标求靶点坐标。
matlab uwb,matlab,算法
UWB定位的3种算法:TWR、TOA和TDOA算法,链接: https://blog.csdn.net/qq_40276082/article/details/127422978?spm=1001.2014.3001.5502

一、模型建立

给出的数据中,三维空间中的四个锚点位置坐标以及锚点到靶点的距离是已知的,可以通过距离公式得出四个二次等式。
matlab uwb,matlab,算法
上式中, (x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)为四个锚点A0、A1、A2、A3的坐标,(x,y,z) 为需要预测的靶点位置坐标,d1、d2、d3、d4为靶点分别到四个锚点的欧氏距离。对上式进行整理可以得到公式。
matlab uwb,matlab,算法
对于整理后的式子,因为其靶点坐标未知数含有高次项,无法直接求解,故对方程进行三次差分从而消除高次项,经差分可得到公式。
matlab uwb,matlab,算法
通过上式可以得到A*c=b的矩阵形式,从而可以得到靶点坐标为(A^-1) *b,其中A为可逆矩阵。

二、matlab实现

1.matlab代码

代码如下(示例):

clc
clear
A0=[0,0,1300];
A1=[5000,0,1700];
A2=[0,5000,1700];
A3=[5000,5000,1300];
A=[];
A=[A0
   A1
   A2
   A3];
x=A(:,1);
y=A(:,2);
z=A(:,3);
L1=length(x(:,1));
r=1700;
x2 = x.'
y2 = y.'
z2 = z.'
figure('Name','空间四点定位图','NumberTitle','off');
plot3(x2,y2,z2,'mo');
xlabel('x坐标/mm');
ylabel('y坐标/mm');
zlabel('z坐标/mm');
axis equal;
hold on
%距离
distance=[760 4550 4550 6300]
AA1 = zeros(3);
b= zeros(3,1);
c = zeros(3,1);
    AA1 = 2*([x2(2)-x2(1) y2(2)-y2(1) z2(2)-z2(1);
              x2(3)-x2(1) y2(3)-y2(1) z2(3)-z2(1);
              x2(4)-x2(1) y2(4)-y2(1) z2(4)-z2(1)])
    
    AA2 = inv(AA1)   
    b = [distance(1)^2-distance(2)^2+x2(2)^2-x2(1)^2+y2(2)^2-y2(1)^2+z2(2)^2-z2(1)^2;
         distance(1)^2-distance(3)^2+x2(3)^2-x2(1)^2+y2(3)^2-y2(1)^2+z2(3)^2-z2(1)^2;
         distance(1)^2-distance(4)^2+x2(4)^2-x2(1)^2+y2(4)^2-y2(1)^2+z2(4)^2-z2(1)^2]
 
    c=AA2*b
   plot3(c(1),c(2),c(3),'k+');
   plot3(50,50,88,'r*');
    a2=[distance(1),x(1),y(1),z(1)];
    b2=[distance(2),x(2),y(2),z(2)];
    c2=[distance(3),x(3),y(3),z(3)];
    d2=[distance(4),x(4),y(4),z(4)];
    A2=[a2 
        b2 
        c2 
        d2];
    r4=A2(:,1).'
    x4=A2(:,2).'
    y4=A2(:,3).'
    z4=A2(:,4).'
    
for i=1:L1
    r5=r4(i);
    x5=x4(i);
    y5=y4(i);
    z5=z4(i);
[x6,y6,z6]=sphere();
%调整半径
x6=r5*x6;
y6=r5*y6;
z6=r5*z6;
%调整圆心
x6=x6+x5;
y6=y6+y5;
z6=z6+z5;

axis equal;
s = surf(x6,y6,z6,'FaceAlpha',0.3);
s.EdgeColor = 'none';

 plot3([x(1),c(1)],[y(1),c(2)],[z(1),c(3)],'k');
    plot3([x(2),c(1)],[y(2),c(2)],[z(2),c(3)],'k');
    plot3([x(3),c(1)],[y(3),c(2)],[z(3),c(3)],'k');
    plot3([x(4),c(1)],[y(4),c(2)],[z(4),c(3)],'k');
    axis equal;
    grid on;
end
 legend('锚点','预测靶点','实际靶点');
title('四点定位图');

2.运行结果

matlab uwb,matlab,算法


三、常用方法

TWR、TOA和TDOA是UWB定位中常用的三种算法,它们分别通过不同的方式测量信号传播的时间或时间差,从而计算目标物体的位置。

Two-Way Ranging (TWR):TWR算法通过双向测距的方式来计算信号的传播时间,从而得到目标物体到每个基站的距离。在TWR算法中,基站向目标物体发送一个脉冲信号,目标物体接收到信号后返回响应信号,基站再次接收到响应信号。通过计算两次往返时间差,即可计算信号传播的时间,从而得到目标物体到基站的距离。

Time of Arrival (TOA):TOA算法通过测量信号到达接收点的时间来计算信号传播的距离,从而得到目标物体的位置。在TOA算法中,基站向目标物体发送一个脉冲信号,目标物体接收到信号后记录下接收时间。通过计算信号传播的时间差,即可得到目标物体到基站的距离。

Time Difference of Arrival (TDOA):TDOA算法通过测量信号到达不同基站的时间差来计算目标物体的位置。在TDOA算法中,多个基站同时向目标物体发送信号,目标物体接收到信号后记录下接收时间。通过计算信号到达不同基站的时间差,即可得到目标物体到各个基站的距离差,从而计算出目标物体的位置。

这三种算法各有优劣,需要根据具体应用场景选择合适的算法。例如,TWR算法精度高,但需要进行双向通信;TOA算法简单易用,但对信号传输时间要求严格;TDOA算法适用于多目标定位,但需要对信号进行时间同步处理。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-565334.html

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