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基于LS最小二乘法的无线定位Matlab仿真及操作录像

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简介:
本项目通过MatLab软件实现基于LS(Least Squares)最小二乘法的无线信号定位技术的仿真,并提供详细的仿真过程操作录像,便于学习和研究。 1. 版本:MATLAB 2021a,包含仿真操作录像,操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域:最小二乘法定位 3. 内容:基于LS(最小二乘法)的无线定位,输出不同信噪比(SNR)下的LS定位误差。设置如下: - 参与定位的基站数 N=4; - 电磁波传播速度 C=3e5 米/秒; - 基站位置 X=[0, 5000, 5000, 0],Y=[0, 0, 5000, 5000]; - 待定位目标坐标 x=1200 米,y=1600 米; - 计算基站到待定位点的距离 D(1:N)=sqrt((X(1:N)-x).^2+(Y(1:N)-y).^2) 和时延 delay(1:N)=D(1:N)./C。 4. 注意事项:运行MATLAB程序前,请确保当前文件夹路径设置为包含该程序的目录,具体操作可参考提供的视频教程。

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客服
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  • LS线Matlab仿
    优质
    本项目通过MatLab软件实现基于LS(Least Squares)最小二乘法的无线信号定位技术的仿真,并提供详细的仿真过程操作录像,便于学习和研究。 1. 版本:MATLAB 2021a,包含仿真操作录像,操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域:最小二乘法定位 3. 内容:基于LS(最小二乘法)的无线定位,输出不同信噪比(SNR)下的LS定位误差。设置如下: - 参与定位的基站数 N=4; - 电磁波传播速度 C=3e5 米/秒; - 基站位置 X=[0, 5000, 5000, 0],Y=[0, 0, 5000, 5000]; - 待定位目标坐标 x=1200 米,y=1600 米; - 计算基站到待定位点的距离 D(1:N)=sqrt((X(1:N)-x).^2+(Y(1:N)-y).^2) 和时延 delay(1:N)=D(1:N)./C。 4. 注意事项:运行MATLAB程序前,请确保当前文件夹路径设置为包含该程序的目录,具体操作可参考提供的视频教程。
  • LS-SVMMatlab仿
    优质
    本研究探讨了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的Matlab仿真技术,着重于优化算法在模式识别与回归分析中的应用。 最小二乘支持向量机的MATLAB实现代码可用于模式识别及回归分析。
  • RSSIMatlab仿
    优质
    本项目运用Matlab软件进行RSSI(接收信号强度指示)定位算法的仿真,并录制了相应的操作过程,为研究无线传感器网络中的室内定位技术提供实践参考。 版本:MATLAB 2021a,包含仿真操作录像。操作录像使用Windows Media Player播放。具体仿真效果详见同名博客文章《基于RSSI定位算法的matlab仿真》。 领域:RSSI定位算法 内容:本项目为基于RSSI定位算法的MATLAB仿真程序,并附有注释代码。 参数定义如下: - BorderHeight=1000; % 区域长度 - BorderWidth=[10,8,5,3]; % 区域宽度 - BeanconAmountA=51; % 信标节点数量 - Dis=BorderHeight/(BeanconAmountA-1); % 信标节点间的距离 - R=50; % 节点的通信距离 注意事项:请确保MATLAB左侧当前文件夹路径为程序所在位置,具体操作可参考视频录像。
  • MATLAB代码__
    优质
    本资源提供了一套用于实现最小二乘定位算法的MATLAB代码,旨在通过最小化误差平方和来优化位置估计。适合于研究与学习用途。 实现位置结算的MATLAB算法非常实用且可靠,值得大家尝试。
  • RSS和TOA线传感器网络测量算Matlab仿
    优质
    本研究通过Matlab仿真分析了基于RSS(接收信号强度)和TOA(到达时间)的无线传感器网络定位技术,并提供了详细的实验操作录像。 1. 版本:MATLAB 2021a,包含仿真操作录像,使用Windows Media Player播放。具体的仿真效果可以在同名博客文章中查看。 2. 领域:无线传感器网络定位 3. 内容:基于RSS和TOA两种方法的无线传感器网络定位测量算法的MATLAB仿真,仿真的输出包括不同节点数下的真实节点位置坐标、定位后的坐标以及给出的定位误差。 4. 注意事项:注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在的位置。具体操作可以参考视频录像。
  • Matlab仿与SVD估计方研究
    优质
    本研究利用MATLAB仿真,对比分析了最小二乘法和奇异值分解(SVD)最小二乘法在参数估计中的性能差异。 使用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法(TLS)来估计假设的观测数据。这些数据包含均值为0、方差为1的高斯白噪声,取n=1,2,...,128。首先用TLS方法并设定AR阶数为4来估计AR参数以及正弦波频率;然后使用奇异值分解-总体最小二乘法(SVD-TLS)来估计同样的参数。 (1) 在仿真过程中,AR的阶数分别取为4和6。 (2) 执行SVD-TCS时,未知AR的具体阶数。该仿真实验至少运行二十次。
  • MATLAB函数
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下实现最小二乘法定位算法的方法和步骤,详细解析了相关函数的应用技巧及优化策略。 在使用MATLAB进行最小二乘法定位时,至少需要三个锚节点。
  • MATLAB仿分析
    优质
    本研究运用MATLAB软件对最小二乘法进行仿真分析,探讨其在数据拟合中的应用效果,并优化算法实现过程。 主要是帮助学习MATLAB中的仿真算法,加深对辨识的理解。
  • 三维三维空间场景Matlab仿(使用MATLAB 2021a)
    优质
    本研究采用MATLAB 2021a进行三维最小二乘法在三维空间场景定位中的应用仿真,验证算法精度与实用性。 基于三维最小二乘定位算法的三维空间场景定位在MATLAB 2021a中的仿真研究。
  • MATLAB递推识别与仿
    优质
    本项目运用MATLAB软件平台,采用递推最小二乘法进行系统参数辨识及仿真分析。通过实验数据优化模型预测精度。 基于MATLAB的递推最小二乘法辨识与仿真研究了利用MATLAB实现递推最小二乘法在系统辨识中的应用,并进行了相关仿真实验。