为提高定位效率，提出了一种基于多分布密度位置指纹、精度渐进的室内定位算法。该算法把定位区域分为多个局部区域，并设定不同分布密度的参考位置点，根据来自锚节点的接收信号强度（RSS）时间和强度分布，通过各局部区域对应的信号覆盖向量和主成分分析法（PCA）提取的稀疏指纹的特征实现层次化匹配，有效减少在线指纹匹配过程的计算量，有利于目标节点存储空间和能耗的优化。实验结果表明，提出的算法在定位精度上不逊于其他室内定位算法，并且对锚节点分布密度依赖度小。

针对目前室内定位精度低及部署成本高的问题,提出了一种基于智能手机的可见光通信与改进的行人航迹推算(VLC/IPDR)粒子滤波融合室内定位方法。该方法首先对智能手机CMOS摄像头拍摄的发光二极管(LED)光源图像信息进行解码,确定待定位点所属的LED区域。然后根据光照度模型及手机陀螺仪获得的方向角推算具体位置信息。最后将VLC获取的位置坐标作为观测值,将IPDR作为粒子滤波的状态转移方程,用粒子滤波将二者融合后进行联合定位。实验结果表明,在3 m×3 m×3 m的小空间、单光源条件下,该方法的平均定位误差小于6 cm,在120 m与45 m垂直相交路径上的多运动模式定位测试中,平均定位误差小于0.2 m。

matlab集成c代码 indoor-positioning-micro-gait-zupt- indoor positioning (micro gait /zupt) 一Arduino+MPU-9250+电脑 1.概述 该系统利用9250采集数据，然后利用电脑离线处理 2.硬件结构 图1 系统硬件构成 a.MPU-9250负责采集加速度与角速度原始数据 b.Arduino负责在MPU-9250中读取数据并利用串口将数据传送至电脑 c.电脑利用matlab对数据进行处理，得到最终结果 3.使用方法 1>.将如下图所示的程序MPU9250BasicAHRS(1).ino拷入到板子 2>将arduino板子与电脑用串口线相连,可利用AccessPort程序进行数据的读取，或者使用matlab程序dataCollect进行读取 3>利用matlab处理数据并得到结果 分别用于处理rec_3_0228.txt、Circle_3_0228.txt 、line_3_0228.txt三个文件的数据 二、树莓派+jy901+手机 1.概述 利用jy901采集用户步伐数据，树莓派连接手机共享的网络，通

本设计以STM32F4为控制核心，设计了一种基于LED可见光的室内定位系统。该系统由发射端和接收端两部分组成，发射端采用频分复用方法通过3个LED发射不同频率的光信号，接收端对信号进行滤波、选频、放大，再经AD转换后，采用3边定位算法确定接收端所处位置，最终将区域和坐标显示在LCD屏上。

随着移动计算和嵌入式系统的高速发展，人们对位置感知的兴趣日趋浓厚，因此定位服务系统也受到越来越多的关注。全球定位系统（GPS）是目前应用最为广泛的定位系统。然而，在室内等用户无法与轨道卫星保持视距的场合，GPS系统定位精度不高，甚至失效。为了提高室内定位的精度，人们采用了红外线定位、超声波定位、无线局域网定位、射频识别（RFID）定位等技术。与其他技术相比，射频识别技术具有非接触、非视距、传输范围大和性价比高等优点。   LANDMARC系统是最典型的基于RFID技术的室内定位系统。它创造性地引入了参考标签的概念，是将有源RFID技术应用到室内定位当中并搭建起完整系统、取得较好定位精度的首次尝试。此外，由于应用了大量的参考标签，LANDMARC系统不需要使用大量昂贵的RFID读写器，从而使RFID技术成为室内定位一种有成本效益的解决方案。   在LANDMARC系统中，待定位目标最终会被定位于由最近邻居构成的多边形内，因此，参考标签的布局会对定位算法的精度产生不可忽视的影响。同时，通过实验，我们发现LANDMARC系统所使用的最近邻居算法中，最近邻居参考标签并不总像参考标签网格布局那样形成矩形。因此，我们对参考标签的网格布局进行了探索性的研究，提出了三角形网格布局并比较其与矩形网格布局的性能，仿真及实验结果显示，在没有应用其他数据处理手段的情况下，采用三角形网格布局的定位精度比采用矩形网格布局提高了9.1%~16.7%。

用户手册 应用背景 随着互联网的快速发展和智能设备的大量普及，人们对于基于位置服务的需求日益增长，尤其是在室内的复杂环境中。GPS是目前应用最广泛的定位技术，但是在室内，受到建筑物的影响，信号强度大大衰减、多径效应使得GPS无法在室内实现较为精确的定位。 目前WLAN技术普遍应用在了家庭、旅馆、机场等各类大型及小型建筑物内，相关的研究如雨后春笋，开发了许多能实现较高精度定位的算法，使得WI-FI室内定位成为了定位领域中最引人注目的定位技术之一。 而随着传感器技术的进步和发展，PDR航位推算（Pedestrian Dead Reckoning）的精确性不断提高，使得它也成为了室内定位的可用选项之一。 本项目尝试使用WI-FI位置指纹法、PDR航位推算法进行室内定位，并对位置定位的算法进行改进以获得更好的室内定位效果，主要包括以下几点： 利用Android手机采集实际环境中的WIFI接收信号强

学士论文，基于室内定位广告推荐系统，附定位实现，MATLAB支持。

matlab中存档算法代码BIM跟踪器 这是我们的论文“ BIM-Tracker：使用3D建筑模型进行室内定位的基于模型的视觉跟踪方法”的MATLAB实现。 所提供的代码处于测试阶段，有关改进和优化的任何建议均受到欢迎。 如果您使用该代码，请引用我们的论文。 @article{ACHARYA2019157, title = "BIM-Tracker: A model-based visual tracking approach for indoor localisation using a 3D building model", journal = "ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing", volume = "150", pages = "157 - 171", year = "2019", issn = "0924-2716", doi = "https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.014", url = "http://www.sciencedirect.com/sci

高精度室内定位设计参考，原理图提供，软件参考官方提供源码。

为了克服全球定位系统(GPS)对室内定位的盲点，在RFID一维定位的理论基础上推导出二维的室内定位算法，只需在室内摆放4个参考标签及两个远距RFID读取器即可实现二维定位，大大降低了系统的硬件成本。另外，基于RFID技术设计了一套嵌入式室内定位系统，通过该系统对二维定位方法进行实验验证，得到远距RFID读取器的不同二维坐标下的实验数据。