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

针对现阶段实现瞳孔精确定位算法过于繁琐的问题，提出一种由粗略到精确的瞳孔精确定位算法。首先用灰度积分算法粗略找出人眼部位在人脸上的大概位置，然后用Hough变换定位出人眼瞳孔中心的精确位置，接着用Harris角点检测算法对眼角点进行定位，最后通过瞳孔与眼角点的相互坐标定位出人眼瞳孔的精确位置。通过matlab对所提算法进行检验，证明了该算法是一种实现简单、定位精确的算法。

距离差=时间差×电磁波速度 TA-TB=CONSTANT

基于RSSI的节点定位算法仿真，有误差分析结果

通过模拟实际光学成像过程以及CCD采样过程,生成了标准图像,实现对亚像素定位算法的客观评价,并提出了一种新的基于灰度面积插值的亚像素定位方法。经实验验证,该方法对直线边缘的平均定位精度达到0.11 pixel,对圆边缘点的平均定位精度可达0.24 pixel,优于梯度质心法和灰度矩法。

亚像素软件处理技术可以在一定程度上补偿图像测量系统由硬件限制引起的边缘定位误差,针对工业中的小尺寸圆形零件参数检测,提出了一种基于Zernike矩、二次多项式插值和最小二乘法拟合的圆参数亚像素定位算法。首先根据Zernike正交复数矩建立圆物体边缘点与边缘参数之间的映射关系,并提取边缘点;然后利用二次多项式插值在梯度方向上对提取出的边缘点进行进一步定位;最后利用最小二乘法拟合插值后的边缘点,得到亚像素精度的圆参数。通过小尺寸圆形惯性器件图像边缘提取实验,对该算法的有效性和检测精度进行了研究,给出了惯性器件

基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法，何青春，沈树群，节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。基于RSSI的定位技术是现阶段研究的热点，本文提出了基于RSSI的三角形质心定位算法和三�