RSSI定位技术的室内定位算法中,由于室内环境的复杂性及人员的随机性等因素可能会带有噪声影响,所以需要加以抑制。本次设计的室内定位算法首先根据室内特殊环境设计出定位算法流程图,建立算法模型并用卡尔曼滤波算法来抑制环境中噪声因素所引起的误差,然后结合改进的RSSI算法实现室内移动人员的定位,使得定位的结果更接近于真实值。重点研究将卡尔曼滤波算法与改进的RSSI算法相结合估算出更精确的室内人员位置信息。通过实验表明,结合卡尔曼滤波改进的室内人员定位算法的定位精确度有明显的提升,误差相比于文献9所提出的定位算法有所降低。 

用于查找蓝牙设备，可显示设备与手机之间的信号强度，用于定位设备。我丢失的耳机就是通过这个软件找到的

百米路由2可用固件。自己合并的带百米原机art固件，能显示无线信号强度，固件无线功率可选30db。

你在哪 受到启发。 使用用户设备的Wifi信号强度进行被动室内定位。 一组从属设备（如Raspberry Pis）分布在该位置，并将检测到的设备的信号强度发送到主服务器。 主机根据预先训练的模型预测当前设备的位置。 建立 安装Cython apt-get install cython 安装Python依赖项pip install -r requirements.txt 奴隶 安装aircrack-ng apt-get install aircrack-ng 将您的Wifi界面设置为监控模式，例如airmon-ng start wlp3s0 主 最初创建数据库python -c "from

这是一种基于反射图像法的室内无线电传播3D射线追踪算法。 这说明了波（信号）穿过和离开墙壁（面板）的传输、初级和次级反射。 请使用“RayTracing3D_v02.m”来运行代码。 包含两个示例以帮助您运行。 在文件开头的注释中，解释了它是如何工作的以及如何定义几何图形或建筑物。 确保你有尽可能少的墙，以减少计算的麻烦。 墙壁（或面板）的数量没有限制。 如果需要，您甚至可以定义窗口，但必须更改结构的当前定义方式（基于 2D 模型，在代码中进行了解释）。 “RayTracing3D_v02.m”只是制作需要传递给“RayTracingEng_v02.m”的变量和参数。 除非您想更改算法，否则您不需要更改 RayTracingEng_v02.m。 您需要提交中提供的所有其他功能来运行它。 “其他工具”文件夹中的其他工具很少，可以帮助进一步分析生成的信号强度图。 如果您有任何问题，请随时

在无线传感器网络定位系统中，尤其是在室内定位中，非视距（NLOS）误差的存在使定位性能急剧下降。为克服非视距传播带来的定位误差，提出了一种针对非视距环境下联合接收信号强度（RSS）和到达时间（TOA）的定位算法。该方法首先通过 RSS和 TOA的测量结果建立关于目标位置的非凸优化问题，然后通过二阶锥松弛理论，将原始的非凸优化问题转换为一种凸优化问题，由此能够快速得到原问题的一个次优解。通过计算机模拟仿真验证，新方法的估计精度更高，性能更好。

检测wifi信号强度的android源代码，使用android studio软件编写。

NULL 博文链接：https://dingran.iteye.com/blog/1941995

WIFI信号强度图片。从0格到满格

室内定位系统安卓应用 基于WiFi信号强度的室内定位系统Android应用 由袁路基托 (c) 2015 创建 | |