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Java室内定位源码-TVM:保障智能手机隐私的室内定位系统

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简介:
TVM是一款基于Java开发的室内定位系统源码,旨在保护智能手机用户隐私的同时提供精确的室内定位服务。 TVM(时间矢量地图)是一个开源的、GPL许可的框架,它允许用户通过使用Wi-Fi接收信号强度(RSS)指纹来实现室内定位,并且能够精准地进行定位。该框架利用了k-匿名的概念,可以智能有效地混淆本地化请求。 最近,室内定位系统(IPS)受到了广泛关注(例如),主要是因为GPS在室内的覆盖范围有限并且消耗大量能量。另一方面,目前主流的智能手机操作系统中的位置服务主要依赖于服务器端的位置计算过程,这使得服务提供商能够随时获取用户的具体位置信息。因此,在本段落中我们提出了一种创新算法来保护用户的隐私不受定位服务的影响,并且不会妨碍连续提供细粒度的位置更新。 TVM算法通过利用k-匿名布隆(kAB)过滤器和生成伪装的bestNeighbors请求,让用户能够在不牺牲隐私的情况下进行准确定位。这种方法对各种形式的隐私攻击都具有一定的抵抗力。该研究基于IEEETKDE15期刊论文及其在IEEEICDE16上的海报展示。 我们的目标是通过这种创新的方法保护用户免受定位服务的位置跟踪,并同时确保能够持续提供精确且细粒度的位置信息更新。

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客服
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  • Java-TVM
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    TVM是一款基于Java开发的室内定位系统源码,旨在保护智能手机用户隐私的同时提供精确的室内定位服务。 TVM(时间矢量地图)是一个开源的、GPL许可的框架,它允许用户通过使用Wi-Fi接收信号强度(RSS)指纹来实现室内定位,并且能够精准地进行定位。该框架利用了k-匿名的概念,可以智能有效地混淆本地化请求。 最近,室内定位系统(IPS)受到了广泛关注(例如),主要是因为GPS在室内的覆盖范围有限并且消耗大量能量。另一方面,目前主流的智能手机操作系统中的位置服务主要依赖于服务器端的位置计算过程,这使得服务提供商能够随时获取用户的具体位置信息。因此,在本段落中我们提出了一种创新算法来保护用户的隐私不受定位服务的影响,并且不会妨碍连续提供细粒度的位置更新。 TVM算法通过利用k-匿名布隆(kAB)过滤器和生成伪装的bestNeighbors请求,让用户能够在不牺牲隐私的情况下进行准确定位。这种方法对各种形式的隐私攻击都具有一定的抵抗力。该研究基于IEEETKDE15期刊论文及其在IEEEICDE16上的海报展示。 我们的目标是通过这种创新的方法保护用户免受定位服务的位置跟踪,并同时确保能够持续提供精确且细粒度的位置信息更新。
  • 蓝牙
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    室内蓝牙手机定位系统是一种利用蓝牙技术在建筑物内部实现对移动设备精确定位的技术方案。该系统通过部署多个低功耗蓝牙信标,并与智能设备进行无线通信,根据信号强度或到达时间差等参数计算设备位置,帮助用户快速找到目标地点或者跟踪特定设备的实时位置。广泛应用于商场、医院、机场等人流密集场所的导航和管理中。 设计并实现了一种基于蓝牙和Wi-Fi的低成本手机定位与信息发布平台。改进了现有的蓝牙设备RSSI检测方案,能够同时对多个手机进行定位;利用Wi-Fi和J2ME技术实现了手机接收和实时显示定位信息的功能。实验结果表明该系统具有定位准确、使用方便等特点,在当前硬件条件下为物联网应用提供了有效的平台支持。
  • matlab.zip_RSSI _matlab rssi置估算_rssi_matlab
    优质
    本资源提供基于RSSI值进行室内定位的Matlab代码和相关数据集。适用于研究者与开发者探索利用无线信号强度进行高精度位置估计的方法和技术,涵盖RSSI采集、数据分析及位置估算等内容。 Matlab RSSI 室内定位源代码可以用于实现基于接收信号强度指示的室内位置估计功能。这类代码通常包括无线电信号处理、距离计算以及根据RSSI值进行位置推测的相关算法。在使用此类源码时,开发者可以根据具体需求对其进行修改和优化以适应不同的应用场景和技术要求。
  • 实现
    优质
    本项目专注于研究和开发在无GPS信号覆盖环境下的室内精准定位技术,通过创新算法与硬件结合优化用户体验。旨在为智能手机用户提供高效、便捷的室内导航解决方案。 手机实现了室内定位功能,用户可以根据相关文档进行操作。
  • UWB.rar
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    本资源为UWB(超宽带)技术在室内环境下实现精准定位的应用程序代码,包含详细注释和操作指南,适合开发者进行二次开发与研究。 基于DW1000芯片的基站和标签,使用C#语言编写了室内定位系统的上位机源码。
  • Plott:实时
    优质
    Plott是一款先进的实时室内定位系统开源软件,旨在提供精确的位置数据和导航服务。其灵活且可定制的代码架构适用于各种应用场景。 普洛特(Plott)是一个用JavaScript编写的开源项目,旨在利用WiFi指纹技术构建模块化的高精度室内定位系统。该项目的目标是创建一个API,在目标设备的实际位置1英尺内进行精确跟踪,并且可以轻松地通过GeoJson与现有的JavaScript Web地图库集成。 除了实现这一技术目标外,Plott还致力于对K9鼻子工作培训技术进行地理空间分析。安装过程简单:只需运行命令`$ npm install plott`即可开始使用项目。项目的演示版和原始概念验证的屏幕截图已经准备好,并且可以通过命令`$ npm test`来测试。 贡献者即将加入以进一步完善该项目,敬请期待。
  • WiFi
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    室内WiFi定位技术利用无线网络信号进行位置追踪和确定,在商场、机场等大型建筑内为用户提供精准导航服务,提升用户体验。 这是一款简易的WiFi定位小应用,能够帮助用户在室内通过WiFi进行精准定位。
  • 步态MATLAB代-MPU6050: 基于MPU6050与STM32F407
    优质
    本项目基于MPU6050传感器和STM32F407微控制器,开发了一套用于室内环境下的步态分析及定位系统,并提供了配套的MATLAB代码。 步态MATLAB代码Indoor_positioning_mpu6050基于MPU6050的室内定位系统采用的是X-imu算法。这是一个MATLAB程序,我在STM32F407上用C语言进行了验证。这是该程序的核心部分,但不能直接编译使用。