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基于tdoa定位算法的计算题
时间: 2023-12-22 07:00:46 浏览: 34
TDOA定位算法是一种通过测量信号到达不同接收器的时间差来确定发射源位置的技术。假设有三个接收器A、B、C,它们之间的距离分别为dAB、dAC和dBC,现在接收到一个信号,其到达A、B、C的时间分别为tA、tB、tC。现在需要计算发射源到这三个接收器的距离,在已知速度光速c的情况下,可以通过以下公式计算:
rA = c * (tA - tB)
rB = c * (tA - tC)
rC = c * (tB - tC)
得到了rA、rB和rC之后,可以进一步通过三边测量法来计算发射源的位置坐标。假设发射源的坐标为(x, y),则有以下三个方程:
(x - xA)^2 + (y - yA)^2 = rA^2
(x - xB)^2 + (y - yB)^2 = rB^2
(x - xC)^2 + (y - yC)^2 = rC^2
其中xA、yA、xB、yB、xC、yC分别为A、B、C三个接收器的坐标。通过解这组方程,可以得到发射源的坐标(x, y)。
需要注意的是,TDOA定位算法需要确保信号的时间测量精度较高,且需要至少三个接收器来进行定位计算。另外,由于实际环境中会存在多径效应等干扰因素,因此在应用TDOA定位算法时需要对信号进行合理的处理和滤波,以获得准确的定位结果。
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# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO(You Only Look Once)是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示:
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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