基于无线传感网络的气体泄漏源定位在环境监测、安全防护和污染控制等多个领域具有重要意义。提出一种基于分布式最小均方差(D-MMSE)序贯估计的气体泄漏源定位算法。其通过构建一个包含节点之间信息增益与网络能量消耗两方面参数的信息融合目标函数,并对目标函数寻优实现路由节点的调度与选择。所选节点在其测量值和前节点估计值并通过与邻居节点信息交互的基础上完成气体泄漏源位置参数估计量及其方差的更新与传递。为了降低网络能耗,邻居节点集的选择半径随估计量方差做动态调整。仿真分析表明所提算法对比单节点序贯估计定位算法在一定的

% DV-Hop算法 % BorderLength-----正方形区域的边长，单位：m % NodeAmount-------网络节点的个数 % BeaconAmount---信标节点数 % Sxy--------------用于存储节点的序号，横坐标，纵坐标的矩阵

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

三维点云机器学习检测定位圆心，拟合轴线（基于open3d和python）对应点云数据，可直接open3d读取，点云颜色为全白，包含xyzrgb

MyCCL特征码定位器 V2.1.rar

自动驾驶，AutoWareAuto框架全框架梳理思维导图及代码注释。 授人以鱼不如授人以渔，涵盖：融合感知模块，定位模块，决策规划模块，控制模块，预测模块等较为详细的注释（并非每行都有注释）及框架梳理。 阅读Auto版本的代码时结合思维导图可以事半功倍，大厂自动驾驶技术团队多位领域技术牛人耗时两个月之作 实实在在的工作经验总结 资料是一线自动驾驶工程师辛苦工作的结果，希望您尊重知识产权不要私自外传

目标定位是具有众多应用的多输入多输出（MIMO）雷达系统的一项基本任务。 在本文中，我们研究了带有电磁矢量传感器（EMVS）的双基地MIMO雷达中的定位问题。 与传统的定标器传感器不同，EMVS能够提供二维（2D）方向搜索，并且可以提供光源的附加偏振特性。 因此，双基地EMVS-MIMO雷达系统中的目标定位涉及2D离开方向（2D-DOD）和2D到达方向（2D-DOA）估计。 此外，我们可以获得目标的发射偏振特性以及偏振特性。 为了利用匹配滤波器之后的阵列测量的张量性质，开发了张量子空间算法，该算法通过叉积技术从张量子空间估计目标参数。 所提出的算法获得了用于参数估计的封闭形式的解决方案，与现有算法相比，它表现出更准确的性能。 数值仿真验证了所提算法的有效性和改进性。

提出了一种当接收端(或基站)在平面上随机分布时，考虑非视距（NLOS）传播误差条件下对移动台定位的有效算法。该方法基于到达时间定位技术，其主要思想是通过概率定位和几何定位联合检测具有 NLOS 误差的测量值(在各接收端处估计的信号时延)，然后估计这些测量值的 NLOS 误差的大小并更新这些测量值，最后重新估计移动台位置。文中给出了算法的步骤，推导了算法估计误差的方差。同时，本文推导了 NLOS 环境下定位估计误差的克拉美罗下限，并将所提算法的性能与克拉美罗下限做了比较和分析。仿真部分也给出了不同算法与本文算法的性能比较，从仿真结果可以看出，该算法估计精度高。

为提高矿井机车定位系统的稳定性,提出利用双目视觉技术实现机车定位的方法。由巷道顶部设置的标志牌外层红色特征确定2幅图像的感兴趣区域,提取该区域内各层正方形边界的拐角获得特征点,通过相应计算实现机车的定位。实验结果表明,该方法距离测量误差小,是一种有效的定位方法。

基于安卓的GPS定位开发源代码，java语言，解压之后直接导入就行了。