适合初学者学习位置指纹定位，带数据（测试点坐标和RSSI值），KNN算法，参数可以手动调节，6个AP，100组测试点和指纹数据，图片对比清晰，输出算法平均精度，适合想学习定位算法的初学者和改进算法的学者进行研究改进。

针对RSS（接收信号强度）时变性以及不同终端信号接收能力的差异性，导致WLAN位置指纹定位不稳定的问题，基于RSS空间线性相关性提出一种新颖的位置指纹定位算法。在每个参考点分别采集多组RSS样本形成特征矩阵，并构建离线位置指纹数据库。定位时，通过计算实时RSS矩阵与指纹库参考点相关性，得到最相关的k个参考点，利用二次加权质心算法计算用户的最终位置。为了有效降低信号时变性的影响，采样时进行了滤波、排序等处理，构建离线指纹数据库时尽量增加采样次数，但需要对样本进行聚合处理以适应定位相关性计算。实验结果表明，该算法在保证较高定位准确度的同时，针对不同终端有更好的定位稳定性。

基于Dijkstra辅助的指纹定位算法，潘永灿，黄建明，物联网技术是目前的热点技术，对行业的发展有广阔的应用前景。室内定位技术对物联网有着极为重要的意义。目前室内定位技术众多，

随着WiFi技术的发展，IEEE802.11n系列通信协议及其之后的无线局域网协议应用了多输入多输出（multiple－input multiple－output，MI-MO）和正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）等技术，使得WiFi收发设备之间的信道特征可以在物理层进行估计，并以信道状态信息（channel status information，CSI）的形式存储下来。实验使用一个无线路由AP作为发射机（共2根发射天线），使用一台配备了Intel WiFi Link 5300无线网卡和Ｕbuntu操作系统的台式机作为接收机（共3根接收天线）。通过修改NIC的设备驱动程序，来读取每个数据包接收时以CSI的形式记录在硬件中的CSI值，并生成包含CSI信息的dat文件。这些dat文件是以二进制进行保存的，最后我们还要使用MATLAB或者Python程序来读取dat文件，从而获取丰富的csi信息。每个位置点测试1500个数据包。

matlab指纹定位代码使用可见光的室内跟踪中未知阴影和非视线的影响 Matlab代码“使用可见光的室内跟踪对未知阴影和非视线的影响” 如果您使用该代码，请引用或提及我们的工作： @INPROCEEDINGS{vlc-pf, author={Z. {Vatansever} and M. {Brandt-Pearce}}, booktitle={MILCOM 2017 - 2017 IEEE Military Communications Conference (MILCOM)}, title={Effects of unknown shadowing and non-line-of-sight on indoor tracking using visible light}, year={2017}, volume={}, number={}, pages={501-506}, keywords={filtering theory ; free-space optical communication ; indoor communication ; Kalman filters ; li

matlab指纹定位代码Project_Finger_Water版本1_0 以下最终项目论文是通过数字音频指纹识别和水印技术在音频识别和第二屏幕系统中的应用程序集。该工作基于以下论文： 王立春“一种工业强度的音频搜索算法”，2003年。 Ingemar J. Cox，IEEE高级成员，Joe Kilian，F。Thomson Leighton和Talal Shamoon，IEEE成员；多媒体安全扩频水印，1997年。 我们总体上尝试将最后提到的水印技术的音频数据扩展到音频数据。 代码实现基于以下站点：和 有什么必要 该项目是在Matlab中完全开发的，应该可以在Windows / mac操作系统中使用。但是，重要的是： -Matlab版本至少为R2017a或更高版本，因为它支持使用simulink对所有android设备进行编程。 -安装适用于Android设备的Simulink支持软件包：在matlab中的“添加附件”选项中进行搜索。 原型系统说明 创建了一个歌曲数据库来识别一条可能与此数据库中的歌曲匹配的曲目，该曲目位于服务器优先的设备中。 确定了最适合剪辑的指纹特征的歌曲，然后继

随着无线通信技术的不断发展及室内基于位置的服务(Location Based Service,LBS)业务需求的不断增长，室内无线定位技术近年来得到了越来越 广泛的研究。而高性能无线定位技术，如高定位精度、高定位实时性、低计算 复杂度、低开发应用成本决定了室内LBS业务的服务质量。基于无线局域网 (Wireless Local Area Network, WLAN)的接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)指纹信息定位技术受益于米级定位精度性能、智能终端的低开发成本以及 WLAN技术在室内场景的广泛分布这三大优势而成为室内LBS系统中定位技术 的首选。 而室内指纹定位技术面临一些主要问题以待解决。在离线阶段，需要建立指 纹数据库并在环境变化时更新指纹数据库以保证其定位有效性，而数据库的建立 与更新需要耗费大量的人力物力，这不利于指纹定位算法的普及，特别是大型定 位场景中的应用。在在线阶段，指纹模式匹配技术的设计需要克服RSS受多径效 应、阴影效应引起的时变特性所产生的位置估计误差，同时需要降低算法计算复 杂度，提高定位实时性性能。针对以上问题，本论文将

K-means指纹定位可减少定位算法的计算量，提高定位的实时性已成为当前定位算法的一个研究热点。然而其聚类的随机性却给定位带来极大的不稳定性，对此提出使用两步聚类算法进行优化，根据AIC准则自动得到最优的聚类个数；针对最邻近算法定位误差大的情况，使用相关系数法确定相似度最高的子库，再估计最终位置。实验结果表明，优化后的算法不但改善了定位精度，也极大提高了定位的实时性与稳定性。

算法是建立在离线传播模型下，不考虑多径效应，反射，折射等对信号强度有损耗的情况，算法中选用了NN,KNN,WKNN等几种常用的指纹定位算法。

算法是建立在离线传播模型下，不考虑多径效应，反射，折射等对信号强度有损耗的情况，算法中选用了NN,KNN,WKNN等几种常用的指纹定位算法。