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：
误差输出（命令行截图）：
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}RMSE=N1∑i=1N∥p^i−pi∥2
- 迭代误差收敛曲线
MATLAB源代码
程序结构如下：
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);
完整代码见专栏文章：【MATLAB代码】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matlab代码，订阅专栏后可查看
或单个程序的下载链接：https://download.csdn.net/download/callmeup/91369401
如需帮助，或有导航、定位滤波相关的代码定制需求，请点击下方卡片联系作者
