最小二乘法aoa定位算法代码

最小二乘法（Least Squares Algorithm）常用于角度-of-arrival (AOA) 定位算法中，这种算法主要用于估计信号源的方向角，比如无线通信中的天线阵列系统。它的基本思想是找到一组参数，使得所有测量数据点到理想值的偏差平方和最小。

以下是使用Python实现最简单版本的二维空间下最小二乘法AOA定位的伪代码：

import numpy as np

# 假设我们有以下二维坐标系上的测量数据
measurements = [(x1, y1), (x2, y2), ...]  # 每个元素是一个元组，表示接收信号的位置

# 假设我们知道信号源位于原点，我们需要估计的是信号方向与x轴之间的角度θ
initial_guess = 0  # 初始估计的角度

# 计算斜率，斜率等于tan(θ)
def slope(measurements):
    x_coords, _ = zip(*measurements)
    return np.mean(x_coords) / np.mean(y_coords)

# 使用最小二乘法优化斜率
best_slope, _ = optimize(minimize_squares, initial_guess, measurements)

# 角度计算
best_angle = np.arctan(best_slope)

# 函数用于计算误差平方和
def minimize_squares(theta, measurements):
    predictions = [theta * x - theta * y for x, y in measurements]
    return sum((predictions[i] - measurements[i][0]) ** 2 for i in range(len(predictions)))

# 输出最终估计的信号源方向角
print(f"信号源方向估计：{best_angle}度")