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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1WIFI指纹定位原理
4.2 指纹数据库建立
4.3定位
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
.....................................…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1WIFI指纹定位原理
4.2 指纹数据库建立
4.3定位
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
.....................................................................
%参考点
Xref[];
Yref[];
Refx1[0.25:0.5:52];
Refy1[0.25:0.5:20];
for i1:length(Refx1) for j1:length(Refy1) Xref(i,j)Refx1(i);Yref(i,j)Refy1(j);end
end%计算每个参考点的接收功率
Pr[];
for i1:length(Refx1) ifor j1:length(Refy1) XYref[Xref(i,j),Yref(i,j)]; for k1:size(AP_pos,1) xy_AP AP_pos(k,:); dist (XYref(1)-xy_AP(1))^2(XYref(2)-xy_AP(2))^2(H_wif-3)^2; Nums func_wallloss(house,xy_AP,XYref); pathloss func_indoorloss(sqrt(dist),Ref_distance,Nums); Pr(i,j,k) 20-pathloss; endendXYref[Xref(i,j) Yref(i,j)];
endfigure
subplot(5,2,1);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,1));
title([AP # num2str(1) , 坐标 ( num2str(AP_pos(1,1)) , num2str(AP_pos(1,2)) )])
subplot(5,2,2);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,1));
title([AP # num2str(1) , 坐标 ( num2str(AP_pos(1,1)) , num2str(AP_pos(1,2)) )])subplot(5,2,3);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,2));
title([AP # num2str(2) , 坐标 ( num2str(AP_pos(2,1)) , num2str(AP_pos(2,2)) )])
subplot(5,2,4);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,2));
title([AP # num2str(2) , 坐标 ( num2str(AP_pos(2,1)) , num2str(AP_pos(2,2)) )])subplot(5,2,5);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,3));
title([AP # num2str(3) , 坐标 ( num2str(AP_pos(3,1)) , num2str(AP_pos(3,2)) )])
subplot(5,2,6);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,3));
title([AP # num2str(3) , 坐标 ( num2str(AP_pos(3,1)) , num2str(AP_pos(3,2)) )])subplot(5,2,7);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,4));
title([AP # num2str(4) , 坐标 ( num2str(AP_pos(4,1)) , num2str(AP_pos(4,2)) )])
subplot(5,2,8);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,4));
title([AP # num2str(4) , 坐标 ( num2str(AP_pos(4,1)) , num2str(AP_pos(4,2)) )])subplot(5,2,9);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,5));
title([AP # num2str(5) , 坐标 ( num2str(AP_pos(5,1)) , num2str(AP_pos(5,2)) )])
subplot(5,2,10);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,5));
title([AP # num2str(5) , 坐标 ( num2str(AP_pos(5,1)) , num2str(AP_pos(5,2)) )])figure
contourf(Xref,Yref,sum(Pr,3));
title(整体接收功率dBm)
...........................................
99 4.算法理论概述 随着移动互联网和物联网技术的飞速发展位置服务LBS已成为许多应用的核心功能如导航、社交网络和智能物流等。室外定位技术如全球定位系统GPS已相当成熟并广泛应用。然而由于建筑物的遮挡和多径效应GPS等技术在室内环境中的定位精度大打折扣。因此室内定位技术成为了研究的热点。其中基于WIFI指纹的室内定位算法因其无需额外硬件、普及率高和定位精度相对较高等优点而备受关注。
4.1WIFI指纹定位原理 WIFI指纹定位是一种基于接收信号强度RSSI的室内定位技术。它通过收集不同位置的WIFI信号强度信息建立位置指纹数据库然后将实时采集的WIFI信号强度信息与数据库中的指纹进行匹配从而实现定位。
4.2 指纹数据库建立 指纹数据库的建立是WIFI指纹定位的第一步。它需要在定位区域内布置一定数量的参考点RP并在每个参考点处测量来自各个WIFI接入点AP的信号强度。这些信号强度值与该参考点的位置信息一起构成了一条指纹记录。指纹数据库可以表示为 4.3定位 在定位阶段移动设备会实时采集当前位置的WIFI信号强度信息然后将这些信息与指纹数据库中的记录进行匹配以估计当前位置。 基于WIFI指纹的室内定位算法是一种低成本、高精度的室内定位技术。它通过建立WIFI信号强度与位置坐标之间的映射关系实现了对移动设备的精确定位。然而由于WIFI信号的不稳定性和多径效应等因素的影响WIFI指纹定位在实际应用中仍面临一些挑战。未来的研究方向包括改进指纹数据库的建立和维护方法、优化匹配算法以提高定位精度和稳定性、融合多种传感器信息进行室内定位等。
5.算法完整程序工程
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