在目前信号波达方向（Direction-Of-Arrival，DOA）估计中，常规ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法，但对于低信噪比下混合信号（同时含有相干与非相干信号），常规ESPRIT算法难以估计出它们的DOA。结合解相干MUSIC和常规ESPRIT算法的优点，提出了一种新的估计相干与非相干信源的ESPRIT方法，新方法充分利用数据协方差矩阵的自相关和互相关信息来重构含有信号方位数据的新矩阵，再从它的特征值中解得信号的到达角。计算机仿真结果验证该方法在混合信号估计中的优越性和可靠性。
2021-12-23 20:21:57
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针对传统的ＲＳＳＩ测距方法精度不高的问题，提出了基于高斯分布的信号过滤技术，得到了具有较高精度的测距模型。以该测距模型为基础，实现了基于ＲＳＳＩ测距的多点定位算法，并通过融合步态检测、卡尔曼滤波等技术，提出了改进的多点定位算法，将平均定位误差由原来的３米减小到１．５米左右。
2021-12-20 15:40:13
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if num_of_neb_anchor(i)>1&&num_of_neb_anchor(i)<6
%如果未知节点i的邻居锚节点个数在2和5之间
fenmu(i)=0;
fenzi_x(i)=0;
fenzi_y(i)=0;
fenzi_z(i)=0;
for k=1:num_of_neb_anchor(i)
distant_rssi(i,k)=sqrt((node_x(i)-neighbor_anchor_x(i,k))^2+(node_y(i)-neighbor_anchor_y(i,k))^2+(node_z(i)-neighbor_anchor_z(i,k))^2);
2021-12-14 11:59:00
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RSSI定位算法matlab
%%%RSSI 室内定位算法
clear all;
clc;
% 热点数目为3个
n = 3;
%热点坐标为（0,0）、（70,20）、（10，70）
BS = [0 0; 70 20; 10 70];
% 待定位点的实际坐标
MS_ini = [30 30];
%从待定位点到每个热点的实际距离
picture_RSSI = 1;
for i = 1:n
actual_distance_MS_BS(i) = sqrt((MS_ini(1)-BS(i,1))^2 + (MS_ini(2)-BS(i,2))^2);
end
if picture_RSSI == 1
figure (1)
title('RSSI----待定位点的实际坐标');
for i =1:n
c = BS(i,:);
r = actual_distance_MS_BS(i);
2021-12-13 11:54:31
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通过调研分析各种无线网络优缺点,根据系统特点选择使用ZigBee网络设计节点,软硬件结合实现网络通信功能,编写软件通过三个不同等级的功率、多次测量、不同范围的测量实现了RSSI(Received Signal Strength Indictor)值的提取.分析得出在不同测量距离内,传输损耗值是不同的,测量距离越小,损耗值越低,反之越高.通过测量值得出的时间功率图证明了ZigBee是有效的、适合短距离、节点较少的一种距离测量的无线组网通讯技术.
2021-11-30 17:19:13
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基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法，何青春，沈树群，节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。基于RSSI的定位技术是现阶段研究的热点，本文提出了基于RSSI的三角形质心定位算法和三�
2021-11-26 13:57:06
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