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针对基于信号接收强度指示（Received Signal Strength Indicator， RSSI）的无线传感器网络室内定位易受到复杂环境的影响、不稳定等问题，提出一种自适应的动态测距室内定位算法（self-adaptively dynamic ranging，SADR），采用节点RSSI建立动态测距模型，实时更新模型中环境参数，利用改进的代价参考粒子滤波进行测距，运用最小二乘法计算目标位置。仿真和实验结果表明，算法适应复杂环境，提高了定位精度，满足无线传感器网室内定位需求。

超宽带（Ultra Wide Band，UWB）技术是一种无线载波通信技术，它不采用正弦载波，而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，因此其所占的频谱范围很宽。 UWB技术具有系统复杂度低，发射信号功率谱密度低，对信道衰落不敏感，截获能力低，定位精度高等优点，尤其适用于室内等密集多径场所的高速无线接入。

该代码是关于RFID室内定位的MATLAB仿真。可运行，有注释。

基于测距与指纹的室内定位算法研究

采用STM32F103C8T6核心板作为系统控制单元，结合相关的传感器模块和软件资源完成以STM32F103C8T6为核心的室内环境监测系统。使用超声波传感器检测距离，通过LCD显示屏显示距离；通过温湿度传感器DHT11将检测到的实时室内温湿度数据发送给主控LCD显示，同时系统能够根据设定温度自动驱动加热模块进行升温，驱动风扇进行降温，达到自动控温的目的，也可手动进行升降温控制；使用光照传感器将采集的ADC数据进行分析周围光照强度，将光照的亮弱实时数据发送给主控LCD显示；通过产生PWM波来控制LED灯的点亮程度，从而在光照不足的情况下，任意切换LED灯显示模式。 参考文章https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=128688706

针对室内复杂环境下无线传感器节点的信号传播状态在LOS/NLOS之间切换的现象,提出基于TDOA和RSS的可行域粒子滤波非视距定位.首先采用基于TDOA和RSS两种测距模型的假设检验方法去辨识测量信号中是否存在NLOS现象,然后采用考虑NLOS测量信息的可行域粒子滤波方法对未知移动节点的位置进行定位.仿真结果表明,所提出的方法优于最小二乘法、普通的粒子滤波算法以及仅采用RSS测距模型的粒子滤波算法,具有较高的定位精度.

px4_indoor_navigation 使用PX4自动驾驶仪和indoot定位系统（例如OptiTrack）进行室内导航的ROS节点集。

本系统应用STM32F103ZET6单片机为控制处理器，加上外设备组成单片机最小系统。配以输入输出部分，通过采集温湿度、一氧化碳、甲醛、PM2.5等数据在LCD液晶上显示，内加单独时钟晶振电路，保护断电后时间参数不变，外接5v电源对整个系统供电。