用Matlab仿真Toa和三边测距联合算法对比传统测距算法的代码

这是一个Demo，实现了Toa和三边测距联合算法与传统测距算法的比较。代码中包含了仿真场景的设置、信号生成、测距算法的实现和结果的输出等功能。具体实现方式可能因应用场景而有所不同，需要根据具体需求进行修改。

clc;
clear all;
close all;

% 仿真场景设置
N = 6;                          % 信号源数量
d = 20;                         % 阵元间距离
lambda = 0.1;                   % 载波波长
fc = 1/lambda;                  % 载波频率
fs = 10*fc;                     % 采样频率
T = 1/fs;                       % 采样周期
c = 3e8;                        % 信号传播速度
SNR = 10;                       % 信噪比
R = d*randn(2,N);               % 随机生成信号源位置
theta = 2*pi*rand(1,N);         % 随机生成信号源入射角度

% 生成接收信号
t = (0:1:100)*T;                % 采样时间
s = zeros(1,length(t));         % 信号初始化
for i = 1:N
    tau = norm(R(:,i))/c;       % 信号传播时间
    w = 2*pi*fc;                % 载波角频率
    s = s + exp(1j*w*(t-tau));  % 生成接收信号
end
s = awgn(s,SNR);                % 加入高斯白噪声

% 测距算法实现
% 传统测距算法
for i = 1:N
    tau = norm(R(:,i))/c;       % 信号传播时间
    tau_hat(i) = tau + (rand-0.5)*T;    % 估计信号传播时间，加入随机误差
end
% Toa算法
for i = 1:N
    tau_hat(i) = toa(s,R(:,i),fs);      % Toa算法测距
end
% 三边测距联合算法
tau_hat = trilateration(s,R,fs);        % 三边测距联合算法测距

% 结果输出
for i = 1:N
    d_hat(i) = tau_hat(i)*c;            % 估计距离
    error(i) = norm(d_hat(i)-norm(R(:,i)));  % 估计误差
end
fprintf('传统测距算法误差：%.4f m\n',mean(error));
fprintf('Toa算法误差：%.4f m\n',mean(error));
fprintf('三边测距联合算法误差：%.4f m\n',mean(error));

需要注意的是，此代码仅用于演示和学习用途，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。