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TDOA定位模式较TOA定位模式具有标签容量大和功率低而节能的优点,但也存在价格较TOA硬件昂贵的缺点。本文主要介绍一种TDOA定位模式下约束最小二乘(CWLS)算法。
首先,我们给出TDOA观测值随机生成的基本方程:
然后,移项后平方将其转化成LS的标准形式,从而有:
然后,由于变量sita中存在三个未知数,并且相互之间存在约束关系,故而将约束关系附加到最小二乘准则后面,从而构成CWLS的标准形式:
最后,为了解决约束类优化问题。通常的做法是将有约束问题转化为无约束优化问题。因此,拉格朗日方法得到应用,从而有以下的拉格朗日形式(拉格朗日乘子对定位精度的高低具有非常重要的作用):
上面的表达式,不仅要估计标签坐标sita,还需要准确估计拉格拉朗日乘子。因此,一些优化算法应运而生,比如各种迭代估计的算法(略)。
作为仿真例子,我们给出一部分TDOA数据仿真代码:
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