基于LED光源的相机定标无线定位算法-ITADN社区

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本研究提出了一种创新性的无线定位方法，采用LED光源作为相机定标的参考点，优化了室内定位系统的精度和效率。为解决现有无线定位算法精度低且成本高的问题，本段落结合基于发光二极管（LED）照明器件的可见光通信（VLC）系统，考虑到相机成像镜头材质不均、装配偏差等因素对图像造成的扭曲与畸变现象，提出了一种新型的基于LED信号光源的相机定标定位算法。该算法通过分析接收机与LED 信号光源的位置关系以及利用 VLC 系统获取的 LED 位置信息来计算出接收机的具体位置和姿态角度，并能借此提升系统的抗干扰性能。实验结果显示，本算法能够实现厘米级精度的同时，还能精确测量到5°级别的姿态角；此外，在进行对准校正时使用该算法根据定位数据得出的结果比采用跟踪校正的 VLC 系统误比特率提高了两个数量级，从而显著增强了VLC系统的抗干扰能力和稳定性。

无线定位基础算法-TDOA、TOA与AOA.rar_AOA MATLAB_TDOA定位_TOA_TDOA_AOA定位_无线定位

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本资源详细介绍并提供了TDOA（到达时间差）、TOA（到达时间）和AOA（到达角度）三种基础算法的MATLAB实现代码，特别侧重于AOA技术的应用。适用于研究无线定位系统的学者与工程师。 TDOA_AOA_TOA无线定位基本算法的Matlab代码可以用于实现基于时间差、角度和到达时间的无线定位技术。这些方法结合使用能够提高定位精度，在各种应用场景中具有广泛的应用价值。相关的Matlab代码可以帮助研究者和工程师快速搭建实验环境，进行进一步的研究与开发工作。

基于MATLAB的无线定位算法源代码

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本作品提供了一套在MATLAB环境下实现的无线定位算法源代码，旨在为研究者和开发者提供一个灵活、高效的实验平台，促进无线定位技术的研究与应用。四星自由空间TDOA仿真（解析法）假设最先接收到信号的基站为坐标原点。参数初始化： ``` star_x=[0e-3 0e-3 1000e-3 1000e-3]; % 单位km star_y=[0e-3 1000e-3 1000e-3 0e-3]; star_z=[-300e-3 0e-3 0e-3 0e-3]; x=10*(-20:20); y=10*(-20:20); z=10*ones(1,length(x)); xyz_all=[x ; y ; z]; % 单位km GDOP_avr=zeros(length(x),length(y)); clear x y z % 第一、二重循环，遍历二维区域 for row = 1:size(xyz_all,2) for column = 1:size(xyz_all,2) xyz=[xyz_all(1,row),xyz_all(2,column),xyz_all(3,1)]; ``` 注意：在上述代码中，我们假设最先接收到信号的基站作为坐标系原点，并且定义了四星的位置参数以及二维区域中的测试位置。接下来通过双重循环遍历整个二维空间来执行后续计算。

视觉定位：基于相机的定位算法展示

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本项目专注于研究和开发基于相机的视觉定位技术，通过分析图像数据实现精准定位。项目将展示最新的定位算法及其应用效果。 Visual_Localization 展示了一种简化的对象定位算法，该算法使用多个摄像机并基于平行投影模型构建，支持成像设备的缩放和平移功能。此算法通过虚拟可视平面建立物体位置与参考坐标之间的关系，并从预估计过程中获取粗略估算值作为参考点。通过迭代过程和较低的计算复杂度，该算法可以将定位误差降至最低，并在数字图像中补偿非线性失真。研究者们还评估了多种方案在室内及室外环境下的性能表现。如下图所示，在多摄像机环境下对多人进行本地化的应用模型得以展示。每个相机都可以通过缩放和平移功能自由移动，算法使用检测到的对象点来确定物体位置，并且所有平移因子都遵循全局坐标系标准。当各摄像头在捕捉目标物时，依据该算法定位其位置并在布局图中显示结果。

6 Calibration Master Original 激光标定激光线扫标定相机标定源码.rar

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本资源包含用于激光线扫描和相机标定的源代码及文档。适用于进行精确测量、机器人视觉等领域中的标定工作，提升系统精度与可靠性。 6_calibration-master_激光标定_激光线扫标定_相机标定_源码.rar

无源定位相关论文_无源定位_无源定位

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本论文集聚焦于无源定位技术的研究进展与应用实践，涵盖算法优化、系统设计及实际案例分析等多个方面，旨在推动该领域理论与技术的发展。无源定位技术是一种在无需使用主动发射信号的情况下，通过分析环境中现有的无线电信号来确定目标位置的技术。这种技术广泛应用于军事、安全、物联网和无线通信等多个领域，并具有节省能源及隐蔽性强等优点。一、基本原理无源定位系统通常依赖于接收到的信号强度指示（RSSI）、到达时间差（TDOA）或到达角度（AOA）来计算目标的位置。这些信息可以从无线通信信号的多路径传播、反射和散射中获取，通过对多个接收站的数据融合可以提高定位精度。二、基于RSSI的无源定位该方法主要利用信号强度与距离的关系进行定位。然而，由于无线信道复杂性（如阴影衰落、多径效应），单纯依靠RSSI导致较大的定位误差。因此，论文中会探讨各种校正模型和算法（如KNN、回归分析及机器学习）以减少环境因素的影响并提升精度。三、基于TDOA与AOA的无源定位 TDOA方法通过信号到达不同接收点的时间差来确定目标位置，需要至少三个接收站。而AOA则利用测量入射角进行定位，通常需多个天线阵列。这两种技术均要求精确时间同步及角度估计，论文中会讨论如何优化这些算法以降低误差。四、多模态融合定位鉴于单一方法的局限性，许多研究采用RSSI、TDOA和AOA等多种信息结合的方式，并利用数据融合技术（如卡尔曼滤波或粒子滤波）来进一步提高性能。这种方法在复杂环境下的表现尤为突出。五、无线网络环境中的无源定位在这种环境下，信号干扰及动态网络拓扑等问题使得无源定位更具挑战性。论文可能会探讨如何利用网络信息辅助定位，例如信标节点的位置信息和流量模式等。六、隐私保护与安全性由于涉及对无线信号的监听，该技术可能引发隐私问题。相关研究会讨论在保证功能的同时保护用户隐私的方法，如匿名化技术和安全协议设计。七、实时性和低功耗优化无源定位系统通常需在资源有限设备上运行，因此实现实时性并降低能耗是重要方向之一。论文可能会关注低功耗算法设计、快速定位算法以及分布式架构的优化策略。综上所述，无源定位的研究涵盖了信号处理、数据融合、机器学习及网络协议等多个领域，并不断推动技术进步以提高其实用性和准确性。通过深入理解理论基础和掌握最新研究成果，我们可以为未来研究提供启示。

MDS-Map.rar_MDS-MAP算法在MAP定位中的应用_无线定位中的MDS定位算法_mds-map算法的相关研究

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本资源探讨了MDS-MAP算法在无线定位技术中特别是地图辅助定位（MAP）领域的应用，深入分析了该算法在提高定位精度和效率方面的优势及挑战。经典的无线传感网定位算法包括MDS-MAP及其改进版本。这些算法提供了详细的说明来解决无线传感器网络中的节点定位问题，并且通过各种优化手段提高了其在实际应用中的性能表现。

关于无人机目标无源定位的方法研究.zip

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本研究探讨了利用无人机进行目标无源定位的各种方法和技术，旨在提高定位精度和效率。通过分析不同场景下的应用，为实际操作提供理论支持和实践指导。这篇研究全面涵盖了无人机无源定位的多个方面，包括单站、二维以及多维定位技术，并且还探讨了跳频的相关内容。

MATLAB相机标定源码-relative_pose: 相机相对位姿估计算法集合

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本项目提供多种算法实现MATLAB环境下的相机相对位姿估计，适用于研究与开发需求，促进计算机视觉领域技术进步。该存储库包含用于校准相机相对位姿估计的算法集合，并使用C++和Matlab API实现。其中包括以下求解器： - 传统的五点算法（5P），基于Hartley的经典实现。 - 四点算法（4P-RA）：已知旋转角度的情况下进行姿态估算。 - 在平面运动且未知平面方向时的四点算法 (4P-ST0)： - 具有已知旋转角度并在不知道平面方向下的三步法(3P-RA-ST0)，适用于在特定约束条件下工作。与其他相对位姿估计算法相比，这些方法（即 4P-RA、4P-ST0 和 3P-RA-ST0）利用了额外的传感器/运动限制条件，并且不需要外部校准。这得益于 SE(3) 不变量的独特特性。该存储库是以下论文的源代码： Li, Bo and Martyushev, Evgeniy and Lee, Gim Hee. Relative Pose Estimation of Calibrated Cameras with Known SE(3) Invariants. ECCV.

无线电信标定位

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无线电信标定位是一种利用固定位置的无线电信标发射信号，通过接收和分析这些信号来确定目标或用户地理位置的技术。这种方法广泛应用于导航、通信及军事领域中，能够提供精确的位置信息，并支持各种移动设备和系统的运行与管理。德国人撰写的无线点测向入门教程是HAM的必备知识！

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