基于麦克风距离的定位算法：训练数据生成与预测

%% 清空环境变量 clc clear

%% 生成训练数据与预测数据 %%%训练数据 A=[4.9, 4.9, 1];%%%麦克风A的坐标 B=[4.9, 5.1, 1];%%%麦克风B的坐标 C=[5.1, 5.1, 1];%%%麦克风C的坐标 D=[5.0, 5.0, 2];%%%麦克风D的坐标 %x=0.5:1:9.5;y=0.5:1:9.5;%%%用100组数据训练 x=0.5:0.5:10;y=0.5:0.5:10;%%%用400组数据训练 [X,Y]=meshgrid(x,y); Z=zeros(size(X)); for i=1:numel(X) %%%计算预测数据到麦克风的距离 d1=sqrt((X(i)-A(1))^2+(Y(i)-A(2))^2+(A(3))^2); d2=sqrt((X(i)-B(1))^2+(Y(i)-B(2))^2+(B(3))^2); d3=sqrt((X(i)-C(1))^2+(Y(i)-C(2))^2+(C(3))^2); d4=sqrt((X(i)-D(1))^2+(Y(i)-D(2))^2+(D(3))^2); %%%计算预测数据所在位置的坐标 x0=((d1^2-d2^2)-(A(1)^2-A(2)^2)-(B(1)^2-B(2)^2))/2/(A(1)-B(1)); y0=((d1^2-d3^2)-(A(1)^2-A(2)^2)-(C(1)^2-C(2)^2))/2/(A(2)-C(2)); z0=((d1^2-d4^2)-(A(1)^2-A(2)^2)-(D(1)^2-D(2)^2))/2/(A(3)-D(3)); %%%将预测数据所在位置的坐标赋值给预测数据 Z(i)=z0; end %%%可视化训练数据 figure(1) surf(X,Y,Z) xlabel('x') ylabel('y') zlabel('z') title('Training Data') %%%预测数据 x_test=[2.5,7.5,5,5;2.5,7.5,5,5;2.5,7.5,5,5;2.5,7.5,5,5];%%%四组预测数据 y_test=[2.5,2.5,7.5,7.5;2.5,7.5,2.5,7.5;5,5,5,5;2.5,7.5,7.5,2.5]; z_test=zeros(size(x_test)); for i=1:numel(x_test) %%%计算预测数据到麦克风的距离 d1=sqrt((x_test(i,1)-A(1))^2+(y_test(i,1)-A(2))^2+(A(3))^2); d2=sqrt((x_test(i,2)-B(1))^2+(y_test(i,2)-B(2))^2+(B(3))^2); d3=sqrt((x_test(i,3)-C(1))^2+(y_test(i,3)-C(2))^2+(C(3))^2); d4=sqrt((x_test(i,4)-D(1))^2+(y_test(i,4)-D(2))^2+(D(3))^2); %%%计算预测数据所在位置的坐标 x0=((d1^2-d2^2)-(A(1)^2-A(2)^2)-(B(1)^2-B(2)^2))/2/(A(1)-B(1)); y0=((d1^2-d3^2)-(A(1)^2-A(2)^2)-(C(1)^2-C(2)^2))/2/(A(2)-C(2)); z0=((d1^2-d4^2)-(A(1)^2-A(2)^2)-(D(1)^2-D(2)^2))/2/(A(3)-D(3)); %%%将预测数据所在位置的坐标赋值给预测数据 z_test(i)=z0; end %%%可视化预测数据 figure(2) scatter3(x_test(:),y_test(:),z_test(:), 'filled') xlabel('x') ylabel('y') zlabel('z') title('Prediction Data')