基于Matlab麦克风阵列下互相关函数分类的声源定位算法matlab源码

矿井巷道环境复杂多变，DV-hop算法应用于井下定位时效果不理想，因而，基于幅频矢量匹配对经典DV-hop算法定位结果进行优化。利用经典DV-hop算法找到井下移动节点位置大致区域，将节点接收到的各锚节点信标信号的幅频矢量与数据库中煤矿巷道各点的幅频矢量相匹配，最终确定移动节点的精确位置信息。仿真结果表明：优化后的DV-hop算法，平均定位精度和定位覆盖率明显优于经典的DV-hop算法；随着锚节点数的增加，优化后的DV-hop算法的平均定位误差呈明显下降趋势。

针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题，提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法。该算法首先对接入点（AP）的接收信号强度（RSS）进行统计分析，采用高斯滤波对信号进行预处理，然后利用K-means聚类算法将原始指纹数据库中的定位区域进行聚类分块；其次采用协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）优化支持向量回归机（SVR）参数，从而建立CMAES-SVR室内定位学习模型，通过该模型分别构建各定位子区域中RSS信号与物理位置非线性映射关系；最后判断测试点所属类簇，根据该类簇中训练好的CMAES-SVR模型进行回归预测。实验结果表明，与WKNN、传统SVR以及PSO-SVR算法相比，该算法在定位精度、稳定性以及实时性方面均有所提高。

针对RSS（接收信号强度）时变性以及不同终端信号接收能力的差异性，导致WLAN位置指纹定位不稳定的问题，基于RSS空间线性相关性提出一种新颖的位置指纹定位算法。在每个参考点分别采集多组RSS样本形成特征矩阵，并构建离线位置指纹数据库。定位时，通过计算实时RSS矩阵与指纹库参考点相关性，得到最相关的k个参考点，利用二次加权质心算法计算用户的最终位置。为了有效降低信号时变性的影响，采样时进行了滤波、排序等处理，构建离线指纹数据库时尽量增加采样次数，但需要对样本进行聚合处理以适应定位相关性计算。实验结果表明，该算法在保证较高定位准确度的同时，针对不同终端有更好的定位稳定性。

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。