UWB到达时间差TDOA算法, 采用最小二乘矩阵求解标签定位点. .c语言. 需要矩阵库:Eigen支持

基于仿射传播聚类的概率分布室内定位算法.pdf

为了提高基于WiFi的室内定位的精度和降低计算时间, 本文提出一种卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)结合传统指纹库的室内定位算法. 该算法基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)数据, 首先利用卷积神经网络模型, 根据实时输入数据预判出待测点的初步位置. 在保证了大范围预测的位置大概率正确的前提下, 再结合传统指纹库中的指纹点, 确定出精确度更高的最终预测位置. 实验结果表明, 在时效性达到要求的前提下, 累计误差在1 m以内的定位精度约有65%, 累计误差在1.5 m以内的定位精度约有85%, 且误差较为稳定.

基于相似性分析的无源超高频标签后向散射信息室内定位算法

Only one localization algorithm indoor environment has certain error, and the change of localization environment will cause instability of positioning system. The fusion of the position fingerprint matching algorithm and the polynomial distribution model can reduce the influence of the low positioning accuracy caused by the shortcomings of the polynomial distribution model and the position fingerprint matching model. In this paper, the position fingerprint matching algorithm and the polynomial distribution algorithm are respectively used to locate in different environments, and the same parameter is used to quantify the positioning results of the two different algorithms on the same environment. According to the selection coefficient, the optimal algorithm is selected for indoor positioning. In the online positioning stage, an algorithm that can be selected according to the selection coefficient to adapt to the environment can be used to locate. This adaptive algorithm can solve the respective defects of the fingerprint matching algorithm and the polynomial distribution model, and improve the indoor positioning accuracy.

现有应用RSSI （ Received Signal Strength Indicator）的WSN （ Wireless SersorNetworks）定位算法，特别是Range-based （ 基于测距技术）的定位算法大多应用于室内环境下，并且RSSI的衰减模型都是根据经验而来，大多数并没有给出相应环境下测量所得到的模型中的可变系数，并且节点的自身定位很少。论文总结了现有的典型的Range-based 的无线传感器网络定位算法，根据实地实验所得到的结果，：拟合出了RSSI的衰减模型，实现了-种特定环境下的基于RSSI的无线传感器网络定位系统，该定位系统由节点自身定位。   首先，分别在室内和室外测量了RSSI 和距离的数值，通过一-系列实验找出了RSSI和距离相关的必备条件，并在此条件下找出了RSSI 和距离的拟合关系。然后在此关系下，采用三边测量法实现了定位系统，并说明了适用的环境。最后又对系统的测量误差进行分析，并提出了一系列解决方案，提高了定位精度。

基于RFID和RSSI室内定位算法研究，高永清，商丹，通过分析RFID技术在室内定位方面的优势，提出了采用均值滤波的方法获取参考标签指纹信息，根据经典的LANDMARC算法和VIRE算法，提出了��

比较实用的室内定位算法代码。有详细说明.

室内定位算法，有助于研究者认清研究方向，给定位算法一个准确的描述，是很好的参考教材。

对室内的行人定位跟踪算法进行研究：包括基于RSS的KNN室内定位算法、基于RSS的卡尔曼滤波算法、融合RSS和DR的粒子滤波算法 等。比较好的算法