两种常用于无线传感网络定位的算法的MATLAB实现，MDS和DV-HOP，内附定点仿真实验实现，可以测试定位的准确度

针对无线传感器网络中DV-HOP定位算法在精度和误差度方面的不足，在其基础上提出了基于加权重值的最小二乘法的改进算法。通过利用锚节点的影响力大小不同，从而确定最小二乘法的权重值，再运用加权似然估计方法和三边测量定位法，求得未知节点的位置坐标。最后以Matlab软件作为仿真平台，比较改进前后的两个定位算法在锚节点比例不同的条件下，对定位误差、覆盖度和精度的影响，结果显示改进后的定位算法误差提高了5%，并且低于30%，精度提高了4%。

基于Android手机平台设计并实现了WiFi室内定位系统。该系统采用指纹定位算法，通过手机采集室内WiFi信息并建立数据库，当用户发出定位请求时，手机将扫描到的WiFi信息发送给数据库，通过匹配算法进行位置定位。通过对采集后的数据进行加权以及对数据库数据进行预先处理，降低了运算量，同时去除了较小的信号强度的干扰。实验表明，与传统算法相比，该系统定位精度大大增加。

针对传统矿井安全管理系统在复杂环境下难以准确定位工作人员的问题,设计了一种基于Zig Bee无线传感器网络的矿井人员定位系统。根据矿井的实际需求,建立了矿井人员定位系统的总体框架方案,并对系统各组成部分的硬件和软件部分进行了详细的设计,定位系统采用一种改进的接收信息强度指示(RSSI)定位算法来求解位置节点的坐标。最后通过模拟测试验证了所设计系统的可行性和有效性。

RSSI定位算法matlab %%%RSSI 室内定位算法 clear all; clc; % 热点数目为3个 n = 3; %热点坐标为（0,0）、（70,20）、（10，70） BS = [0 0; 70 20; 10 70]; % 待定位点的实际坐标 MS_ini = [30 30]; %从待定位点到每个热点的实际距离 picture_RSSI = 1; for i = 1:n actual_distance_MS_BS(i) = sqrt((MS_ini(1)-BS(i,1))^2 + (MS_ini(2)-BS(i,2))^2); end if picture_RSSI == 1 figure (1) title('RSSI----待定位点的实际坐标'); for i =1:n c = BS(i,:); r = actual_distance_MS_BS(i);

室内定位matlab代码学士项目 Matlab上的室内定位算法 这个项目包括我为我的 B.Eng 实现的代码。 计算机软件学位 该项目的目的是从定位方法中获得灵感，例如在移动机器人上实施的定位方法，以便在室内找到移动设备的位置。 在室内定位的情况下，与定位问题相比，问题稍微简化了一些。

针对室内可见光定位精度不高的问题，提出了一种基于接收信号强度与到达角度(RSS/AOA)信息混合的室内三维空间定位算法。该算法同时考虑距离信息和角度信息，利用最小二乘准则(LS)，建立混合定位优化目标函数，导出定位节点位置信息的最小二乘估计量。对于目标函数为非凸情况，将目标函数转换成广义信赖域子问题(GTRS)的形式进行求解，可以获得全局最优解。数值仿真结果显示，在室内5 m×5 m×3 m的二维定位场景下，选取20×20个测试点，平均定位误差为8.7 cm。此外，针对三维定位场景，对动态目标进行定位和追踪，结果表明该算法在水平方向和垂直方向均能获得较高的定位精度。

针对室内环境下移动机器人的定位问题，提出了一种基于RFID 技术的定位方法。RFID 读写器接收到不同距离标签信号，其信号强度的不同。利用RSSI 来评估其接收的信号强度，用信号传播损耗公式来计算出标签和读写器的距离，再根据读到的四个标签的坐标，采用极大似然估计方法来计算出装备有RFID 读写器的机器人的坐标位置。通过仿真和计算表明该定位方法比较精确。

通过RFID设备收集RSSI值，通过三角形质心定位算法进行定位，matlab源码

摘　要: 车牌定位是车牌自动识别技术中的一个关键问题，许多学者研究发展多种车牌定位算法。简要介绍和比较了目前比较常见的几种车牌定位方法进行了。 　　车牌识别LPR(License Plate Recognition)技术作为交通管理自动化的重要手段和车辆检测系统的一个重要环节，能经过图像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号码；它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术对采集到的汽车图像进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。 　　车牌识