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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
..........................................................................kkk 0;
for E…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
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for EbN0 EbN0_subkkkkkk kkk 1;for jj1 1:Tag_Numjj1rng(jj1);for jj 1:num_bits%TAG to BS1delay_1 round(time_bs_tag(1,jj1)/ts);xx1 zeros(1,delay_1);%传播时延delay_1_1(jj,:) [xx1 sig(1:end-length(xx1))];%UWBh_4 uwb_channel(dist_bs_tag(1,jj1)); %信号经过信道conv_data1 conv(delay_1_1(jj,:),h_4); UWB_chan1(jj,:) conv_data1(1:length(sig));%TAG to BS2delay_2 round(time_bs_tag(2,jj1)/ts);xx2 zeros(1,delay_2);%传播时延delay_2_1(jj,:) [xx2 sig(1:end-length(xx2))];h_2 uwb_channel(dist_bs_tag(2,jj1));conv_data2 conv(delay_2_1(jj,:),h_2);UWB_chan2(jj,:) conv_data2(1:length(sig));%TAG to BS3delay_3 round(time_bs_tag(3,jj1)/ts);xx3 zeros(1,delay_3);%传播时延delay_3_1(jj,:) [xx3 sig(1:end-length(xx3))];h_3 uwb_channel(dist_bs_tag(3,jj1));conv_data3 conv(delay_3_1(jj,:),h_3);UWB_chan3(jj,:) conv_data3(1:length(sig));%TAG to BS4delay_4 round(time_bs_tag(4,jj1)/ts);xx4 zeros(1,delay_4);%传播时延delay_4_1(jj,:) [xx4 sig(1:end-length(xx4))];h_4 uwb_channel(dist_bs_tag(4,jj1));conv_data4 conv(delay_4_1(jj,:), h_4);UWB_chan4(jj,:) conv_data4(1:length(sig)); endfor jj 1:num_bitsUWB_chan1n(jj,:) awgn(UWB_chan1(jj,:)/max(UWB_chan1(jj,:)),EbN0,measured);UWB_chan2n(jj,:) awgn(UWB_chan2(jj,:)/max(UWB_chan2(jj,:)),EbN0,measured);UWB_chan3n(jj,:) awgn(UWB_chan3(jj,:)/max(UWB_chan3(jj,:)),EbN0,measured);UWB_chan4n(jj,:) awgn(UWB_chan4(jj,:)/max(UWB_chan4(jj,:)),EbN0,measured);end%自适应前沿检测%自适应前沿检测..........................................................end
endP_est0 [x_est0,y_est0,z_est0];
P_est1 [x_est1,y_est1,z_est1];figure;
plot(toa_error0,-r,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.9,0.0]);hold on
title(估计误差)axis([0,Tag_Num,0,2]);
ylabel(cm);figure
axis([0 10 0 10 0 10]);
for i1:BS_Num plot3(BS_pos(i,1),BS_pos(i,2),BS_pos(i,3),ko,MarkerFace,y,MarkerSize,8);hold on
end
hold on
for i1:Tag_Num
plot3(Tag(i,1),Tag(i,2),Tag(i,3),k^,MarkerFace,b,MarkerSize,6);
hold on
plot3(x_est1(i),y_est1(i),z_est1(i),ks,MarkerFace,r,MarkerSize,6);
hold on
endgrid on
xlabel(cm);
ylabel(cm);
zlabel(cm);save R.mat toa_error1
36_003m 4.算法理论概述 基于UWB和IMU融合的三维空间定位算法是一个结合了无线脉冲波UWB和惯性测量单元IMU各自优势的定位方法。UWB通过测量信号的传输时间来计算距离具有精度高、抗干扰能力强等优点但易受多径效应和环境噪声的影响。IMU则通过测量加速度和角速度来计算姿态和位置信息具有实时性和动态性强的特点但受限于加速度的测量误差和漂移。 通过将这两种技术进行融合可以充分利用它们的优点来提高定位精度和稳定性。具体来说UWB可以提供高精度的距离信息用于计算目标的位置和姿态而IMU可以提供实时的加速度和角速度信息用于修正UWB的测量误差和漂移同时提高系统的响应速度和鲁棒性。 下面介绍一种基于UWB和IMU融合的三维空间定位算法其原理和数学公式如下
UWB定位 UWB采用双基站的定位方式假设已知两个基站的位置坐标为(x1, y1, z1)和(x2, y2, z2)目标的位置坐标为(x, y, z)则可以通过以下公式计算目标到两个基站的距离差
Δd (x2-x1)² (y2-y1)² (z2-z1)² - (x-x1)² - (y-y1)² - (z-z1)² 其中(x, y, z)为目标的位置坐标(x1, y1, z1)和(x2, y2, z2)分别为两个基站的位置坐标。根据距离差和两个基站的坐标可以列出两个方程求解得到目标的位置坐标(x, y, z)。
IMU辅助 IMU可以提供实时的加速度和角速度信息用于修正UWB的测量误差和漂移。具体来说IMU可以提供一个加速度传感器和一个陀螺仪分别测量加速度和角速度信息。通过对这些信息进行积分和平滑处理可以得到目标的姿态和位置信息。 在融合过程中可以将IMU的加速度和角速度信息作为UWB的辅助数据对UWB的测量结果进行修正。具体来说可以将IMU的加速度信息用于计算目标的速度和加速度对UWB的距离测量结果进行修正同时利用IMU的角速度信息对UWB的角度测量结果进行修正。这样可以使系统具有更高的精度和鲁棒性。
融合算法 基于UWB和IMU融合的三维空间定位算法主要包括两个阶段数据采集阶段和数据融合阶段。在数据采集阶段通过UWB和IMU采集目标的位置、速度、加速度、角速度等信息在数据融合阶段将采集到的数据进行融合处理得到目标的最终位置、速度、加速度、角速度等信息。 解算过程可以根据需要采用最小二乘法、卡尔曼滤波等方法进行优化求解。例如采用卡尔曼滤波算法可以将UWB和IMU的数据进行融合处理得到更为精确的目标位置、速度、加速度、角速度等信息。具体实现过程如下
1初始化状态矩阵和控制矩阵 2通过UWB和IMU采集数据 3利用采集到的数据计算状态矩阵和控制矩阵 4根据卡尔曼滤波公式对状态矩阵和控制矩阵进行迭代计算 5根据迭代结果计算目标的最终位置、速度、加速度、角速度等信息。
算法优点
基于UWB和IMU融合的三维空间定位算法具有以下优点 1精度高通过UWB和IMU的融合可以减小环境噪声对定位精度的影响提高算法的鲁棒性 2实时性强IMU的加速度和角速度信息可以提供实时的姿态和位置信息对UWB的距离测量结果进行修正缩短了系统的响应时间 3可靠性高通过数据融合技术处理多传感器数据可以减小单一传感器的故障对系统性能的影响 4扩展性强该算法可以适用于多种场景例如机器人定位、无人驾驶等。
5.算法完整程序工程
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