基于Dijkstra辅助的指纹定位算法，潘永灿，黄建明，物联网技术是目前的热点技术，对行业的发展有广阔的应用前景。室内定位技术对物联网有着极为重要的意义。目前室内定位技术众多，

基于RSSI测距的参考加权安全定位算法，熊炼，赵清华，传统RSSI算法受环境的影响程度非常大，距离越远测距误差越大。本文在计算未知节点与信标节点的距离时，将离未知节点最近的锚节点��

在利用概率包标记技术对无线传感器网络(WSN)恶意节点的追踪定位中,标记概率的确定是关键,直接影响到算法的收敛性,最弱链,节点负担等方面。该文分析并指出了基本概率包标记(BPPM)和等概率包标记(EPPM)方法的缺点,提出了一种层次式混合概率包标记(LMPPM)算法,可以克服以上算法的不足。该算法对无线传感器网络进行分簇,将每个簇看成一个大的"簇节点",整个网络由一些大的"簇节点"构成,每个"簇节点"内部又包含一定数量的传感器节点。在"簇节点"之间采用等概率包标记法,在"簇节点"内部采用基本概率包标记法。实验分析表明,该算法在收敛性、最弱链方面优于BPPM算法,在节点计算与存储负担方面优于EPPM算法,是在资源约束条件下的一种整体优化。

针对已有的基于权值交点的AOA定位算法由于未考虑奇异方位线交点而导致定位精度不高、适应性不强的问题，给出一种基于GDOP权值交点的鲁棒AOA（RGWIAOA）定位算法。算法根据锚节点AOA测量值，获得所有方位线交点，利用圆误差概率确定有效交点，并依据有效交点的GDOP产生相应的权值，对有效交点进行加权求和作为盲节点的位置估计。RGWIAOA算法利用了AOA测量值的标准差，同时在GDOP的计算中兼顾了锚节点位置的误差，使算法具有较强的鲁棒性。仿真结果表明，与已有算法相比, RGWIAOA算法在不同应用场景下具有更好的适应性及更高的定位精度。

对于DV-HOP节点定位算法定位的仿真，并观察锚节点数量对于定位误差的影响。

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进，龚思来，，在无线传感器网络中，获取传感器节点的位置信息对于许多相关的应用十分重要。本文基于DV-Hop定位算法，提出了一种结合功率控制的无

matlab关于knn的代码 重新整理了定位相关代码，位置指纹法可参考： 对应的Github地址： 一个精简的knn定位算法（包含数据集，可直接运行） 文件说明 文件 说明 data.mat 数据集 knn_positioning_simulation.m 算法代码 使用说明 在matlab里，将这两个文件放入同一个文件夹中，运行nn_positioning_simulation。 运行结果如图： 蓝色的线b-o是真实路径，红星r*是定位算出的位置。 命令行显示KNN平均误差。 Q&A 请问楼主建立RM的20*15的空间是怎么分布的，是空旷的空间？还是哪儿有墙体 有墙，20*15*3m的空旷房间，数据是用射线跟踪仿真出来的，考虑直射路径和六条一次反射路径。 指纹数据库中坐标是不是就是行数和列数？ 可以近似这么认为。实际是20m*15m的区域，坐标就是坐标，把20*15的区域划分成网格，那些网格点（不包含边界）就是19*14个，这个就对应于指纹库中的行数和列数。 在求knn_x,knn_y为啥公式不一样，都用MOD不可以吗？ 我把欧式距离reshape成了一维的，然后再排的序，这个一维数

基于麦克风阵列的声源定位算法研究及DSP实现.caj

为改善虹膜定位的效果，提出一种改进的基于Hough变换的虹膜定位算法。首先，用一个全1的矩形窗对瞳孔中心进行估计；然后，以该估计中心为极点对虹膜二值图像进行极坐标变换，通过水平边缘点选择规则剔除非水平边缘点，再将图像变换到直角坐标；最后，利用Hough变换以及虹膜内、外边界之间存在的耦合关系来求取虹膜边界参数，并取最大和次大参数的均值作为最终的边界参数。实验结果表明，该算法平均定位时间为0.152 s，准确率高达98.4%。