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.

: 基于基站定位数据的商圈分析 原始数据 随着个人手机终端的普及，手机移动网络也基本实现了城乡空间区域的全覆盖。根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况，将手机用户时间序列的手机定位数据，映射至现实的地理空间位置，即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘得到人口空间分布与活动联系的特征信息。

文中针对二维激光雷达数据中存在的噪声、离散化误差以及数据缺失的问题,分别采用均值滤波法、欧氏距离分割法以及改进的动态阈值线特征提取法完成二维点云数据的预处理。利用实验对所采用方法的可行性和精度进行了分析评价,结果表明,即使采用廉价的二维激光雷达,也可获得亚分米级的匹配结果,能够满足一般室内定位的要求。

为了设计高精度、全天候、全天时的数据采集系统，采用了GPS技术实现通信，信息采用NMEA-0183格式。单片机接收GPS输出的时间和定位信息后，将信息调整为我国的标准，并将调整后的经度、纬度、海拔高度和时间等信息通过液晶终端显示。最终实现了GPS数据采集及转换等工作，为事故定位、搜查救援等工作提供了技术依据。

GnssToolKit3.rar GnssToolKit3为一款配合杭州中科微卫星定位接收机(以下简称为接收机)使用的软件. 用于显示接收机的输出信息, 配置接收机的内部状态, 并对接收机的性能做一些简单的测试.

Arduino 通过AT指令 控制移远EC20模块，获取设备实时定位，并透传至服务器，所有代码均在此文件中

为了实现数字定位数据在模拟音频信道中传输，提出一种可行的设计方案，并实现软硬件设计。硬件部分包含定位数据接收器、信号处理模块和无线通信模块，其中信号处理模块由单片机STM8L151G4、运放芯片OPA2277和稳压芯片SN74LS132N组成。软件部分包含定位数据转发设计和信号变换设计。数字信号在传输过程中会参入噪声，导致传输出现误码。本设计从软硬件两方面入手解决此问题，以保证信号传输的准确性。经过实验证明，该设计可显著地降低误码率，提高数字信号在模拟信道中传输的通信质量。

新版本：在原来的基础上，进行了升级，可以实现腾讯热力图数据（腾讯全球移动定位数据）的定期抓取，形成规范的 表格式的text文件，可以excel打开、arcgis打开，老版本为类似jason格式（如果需要jason格式，只需要修改配置参数就仍然输出原始jason格式）。这个数据对于区域人口流动变化分析、人类干扰评估等具有一定的作用。 ps:没有账号密码也可以使用，只是会不间断的提出非正式版提醒。

车牌定位数据集lableme标注好的，可以用于其他faster rcnn和SSD框架

惯性导航GPS+IMU数据融合的MATLAB程序，可以作为实现室内外无缝定位的一个参考，很有用！