Plott提供实时室内定位系统源代码。

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简介：
普洛特（Plott）实时室内定位系统是一个基于JavaScript开发的开源项目，其核心目标是利用WiFi指纹技术构建一个具有模块化设计的、高精度的室内定位解决方案。该系统旨在提供一个应用程序编程接口（API），能够精确地在目标设备实际位置的半径内进行追踪，并且能够与现有的JavaScript Web地图库无缝集成，通过GeoJson进行便捷的数据交互。此外，普洛特的开发团队还致力于对K9犬鼻子工作训练技术的地理空间分析进行研究和实践。安装过程需要执行以下步骤：首先使用`npm install plott`安装必要的依赖包。同时，项目团队计划发布演示版、原始概念验证的屏幕截图以及相关的测试用例，并通过`npm test`进行验证。预计未来将推出贡献代码的开放渠道。

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客服

Plott：实时室内定位系统源码

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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。

步态MATLAB代码-室内定位MPU6050: 基于MPU6050与STM32F407的室内定位系统

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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。

室内定位WKNN代码

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室内定位WKNN代码是一款基于加权K近邻算法实现高精度室内定位的软件工具包。通过分析无线信号强度，提供精确的位置信息和路径导航服务。室内定位技术在现代智能环境中有广泛的应用场景，如购物中心导航、博物馆导览以及智能家居系统等。WKNN（Weighted K-Nearest Neighbors）算法是其中一种常见的室内定位方法，尤其适用于基于无线信号指纹的定位系统。它是KNN（K-Nearest Neighbors）的一种改进版本，通过引入权重来优化定位精度。 WKNN算法的核心思想在于利用训练好的无线信号指纹数据库，找到当前设备接收到的信号特征最接近的K个参考点，并根据这些参考点的位置信息和相应的权重估计目标位置。这里的“指纹”通常包括Wi-Fi信号强度、蓝牙信号以及射频识别（RFID）等。 WKNN算法的主要步骤如下： 1. **数据采集**：在目标区域布设多个已知位置的采样点，记录每个点处的各种无线信号强度，从而构建指纹数据库。 2. **指纹匹配**：当需要定位时，收集待定位设备当前接收到的所有无线信号强度，并形成新的指纹。 3. **距离度量**：计算新指纹与数据库中所有指纹之间的相似性。常用的有欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度等。 4. **选择K个最近邻**：选取与新指纹最接近的K个参考点，这一步通常需要考虑信号强度的差异，因此引入了权重。 5. **权重计算**：根据信号强度的不同为每个邻居分配不同的权重。距离越近的邻居其权重越大，反之则较小。 6. **位置估计**：使用加权平均法来确定目标的位置。具体而言，是基于每个最近邻的位置和对应的权重来进行计算。文件中可能包含实现WKNN算法的MATLAB代码。通过分析这段代码，我们可以更深入地理解该算法的具体细节，并进一步优化室内定位系统的性能。例如可以改进异常信号处理机制、调整合适的K值以及优化权重函数等方法来提升系统精度。此外，在此基础上还可以进行二次开发，比如集成更多的无线信号类型或引入深度学习技术以适应更为复杂多变的环境需求。

WIFI扫描室内定位源代码

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本项目提供一套完整的WiFi扫描与室内定位系统源代码，通过解析和利用无线信号强度信息实现高精度室内位置追踪。适合开发者学习研究及应用开发参考。该软件采用多线程方式实现了周围无线网络的扫描功能，并利用WIFI进行室内导航。这一特性具有重要的实用价值。软件实时获取WIFI网络的相关参数：1. 网络MAC地址；2. 信号强度（SSID）；3. WIFI网络显示名称。最后，将这些信息在ListCtrl控件中展示出来。

WIFI扫描室内定位源代码

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本项目提供一套基于Wi-Fi信号进行室内精确定位的源代码，适用于研究与开发需要高精度位置服务的应用场景。该软件采用多线程方式实现了周围无线网络的扫描功能，并利用WIFI进行室内导航。这一功能具有重要的意义。软件实时获取WIFI网络的相关参数：1. 网络MAC地址；2. 信号强度（SSID）；3. WIFI网络显示名称。最后，将这些信息在ListCtrl控件中展示出来。

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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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。

海外UWB室内定位开源代码

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这段开源代码致力于提供一套适用于海外市场的高精度室内定位解决方案，基于超宽带(UWB)技术，促进开发者社区的研究与创新。国外bitcraze公司的UWB室内定位开源程序包含三种定位模式：TWR、TD OA2 和 TD OA3，具有很高的参考价值。

main.zip_ZUPT定位_室内惯导定位_惯导室内_陀螺仪_ZUPT代码

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本资源包提供ZUPT（用户定义的零运动）定位技术在室内的应用代码及文档，结合惯性导航系统和陀螺仪数据进行高精度室内定位。用于行人室内定位的惯导ZUPT算法在陀螺仪偏置方面仍有改进空间。

matlab.zip_RSSI 室内定位_matlab rssi位置估算_rssi室内定位_matlab室内定位

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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。