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基于双麦克风阵列的节点定位方法研究，杨帅领，金乃高，随着信息技术进步和社会的不断发展，信息科学技术深入到生活领域的各个方面，利用无线传感器网络实现目标定位是目前研究的热点课

资源包括RSSI,dv-hop等经典测距与非测距算法代码，代码中逻辑较清晰，注释蛮多的，足够帮助看懂程序，，其中dv-hop有两种实现源码方式

matlab官方定位代码自适应网格细化 该软件通过比较在网格或网格上的节点处评估的度量来支持二维网格的自适应网格细化。 安装 下载或提取此存储库。 在MATLAB中，运行meshToyProblem.m脚本和/或runAllTests.m脚本以验证软件是否正在运行。 无需其他编译步骤。 算法概述 有关此代码的实际示例，请参见meshToyProblem.m脚本 网格细化问题始于由单个单元格组成的网格。 每个像元由四个角表示，每个角代表一个单独的节点。 节点以度量为特征，即与该节点表示的（ x ， y ）位置相关联的值。 因此，由adaptiveMesh.Node类表示的节点负责计算评估指标。 要针对您所关注的问题运行自适应网格细化，必须首先创建一个类，该类扩展adaptiveMesh.Node类并覆盖getMetric()函数。 custon Node类的示例在tests文件夹中的ToyNode类中提供。 要初始化由adaptiveMesh.Mesh类表示的网格，请实例化对象并指定边界和节点类： mapMesh = adaptiveMesh.Mesh(); bounds = [- 1

matlab官方定位代码具有动力学系统的IRL 包括mouse_perturbation ROS程序包，标记程序包和IRL matlab代码。 入门 请记住，该文件夹中的ros程序不是更新的文件夹，更新的文件夹在 先决条件 Give examples 档案文件 文件夹：mouse_perturbation_robot 它包括c ++代码，实验协议，调制动力学系统。 运动发生器 要指定的常量：numObstacle（1或2）。 鼠标接口 声明mouseMessage并将其发布到motionGenerator（在我的PC中）。 如果我们在KUKA机械手臂PC中使用该代码，则鼠标数据将由另一个节点“ spacenav”发布。 文件夹：障碍_with_sample_from_dynamics matlab代码，实验IRL节点。 ROS代码的用法 MATLAB代码的用法 启动MATLAB $cd /usr/local/MATLAB/R20XXx/bin/ $./matlab addpaths.m 运行代码 $cd catkin_ws/ $catkin_make clean $catkin_mak

无线传感器网络中的关键技术部分，包括时间同步与节点定位两方面。

为提高无线传感器网络的节点定位精度,将惯性权重的粒子群优化算法应用到无线传感器网络节点定位中。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用基于惯性权重的粒子群优化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位算法相比,基于惯性权重的粒子群优化算法的定位精度更高,稳定性更好,具有较好的定位效果。

用VS2010开发的无线传感器网络中MDS-MAP定位算法的C语言程序，节点间的距离矩阵需要自己输入，然后输出相对坐标和绝对坐标。 在VS2010中采用多线程技术实现MDS-MAP定位算法，每个线程模拟一个传感器节点，通信范围之内的节点之间模拟采用RSSI测距的方法，并且利用高斯误差来模拟RSSI的测量误差。实验中任意生成原始的节点拓扑，设定节点通信半径和测距误差，进行多次测试，可以看到每个节点的RSSI列表在发生变化，定位结果也在变动。 压缩包内含有程序设计过程和截图说明，比较详细，很有助于理解看懂。

射频识别（RFID）技术和无线传感网（WSN）技术在当今移动定位、目标识别与跟踪方面具有广泛的应用。针对这两种技术在定位领域的应用局限，如感应距离、识别效率、组网能力等方面限制，提出一种网络节点定位方法，将具有标识能力的射频识别（RFID）技术与具有通信、传感能力的无线传感网（WSN）技术相结合。首先，利用射频标签的感应范围获取准确的参考区域；然后，采用基于指纹的非测距定位方法在选定参考区域估算移动节点实时位置。仿真结果表示，在分布式网络定位应用中，所提出的算法有效提升了移动节点的定位精度，同时节约了网络资源，提升了定位效率。

由于DV-Hop算法在不均匀网络中节点定位精度不高,以及RSSI算法受环境因素影响较大,将RSSI算法与DV-Hop算法相结合,提出一种利用RSSI测距技术改进DV-Hop的算法-----BRDV-Hop算法.该算法应用RSSI测距技术,定义信标节点的平均跳距误差,并利用信标节点的平均跳距误差对未知节点与信标节点之间的距离进行修正,从而达到减小定位误差的目的.仿真结果表明,与标准的DV-Hop算法相比,在不增加传感器节点硬件的基础上,改进算法能有效降低定位误差.