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LANDMARC优化及定位_LANrar_LANDMARC算法

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简介:
简介:LANDMARC是一种基于无线传感器网络的室内定位技术,通过优化的LANrar算法提高其在复杂环境中的定位精度和稳定性。 Landmarc优化算法相比传统算法具有更好的性能,并能实现更精确的定位。

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  • LANDMARC_LANrar_LANDMARC
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    简介:LANDMARC是一种基于无线传感器网络的室内定位技术,通过优化的LANrar算法提高其在复杂环境中的定位精度和稳定性。 Landmarc优化算法相比传统算法具有更好的性能,并能实现更精确的定位。
  • Landmarc分析
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    《Landmarc定位算法分析》旨在探讨基于RFID技术的Landmarc室内定位算法的工作原理及其优化策略,深入剖析其在不同场景下的应用效果与局限性。 landmarc定位算法已经亲测可以运行,并且代码注释非常详细。
  • LANDMARC分析
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    本文介绍了LANDMARC定位算法的工作原理、技术特点以及在室内定位中的应用优势,并进行了详细的算法分析。 经典LANDMARC定位算法使用RFID阅读器进行室内定位。
  • LANDMARC详解
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    《LANDMARC算法详解》是一篇深入探讨无线传感器网络定位技术中LANDMARC算法原理、实现方法及其应用的文章。 RFID定位的Landmarc算法Matlab源码提供了一种有效的室内定位解决方案。这个代码实现了Landmarc算法的核心功能,包括信号强度数据采集、标签位置估计等步骤,适用于研究和教学用途。希望该资源能帮助相关领域的研究人员更好地理解和应用RFID技术进行精准定位。
  • 基于改良灰狼的DV-Hop
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    本研究提出了一种改进的灰狼优化算法应用于DV-Hop无线传感器网络定位中,有效提升了节点定位精度和稳定性。 为了应对无线传感器网络节点DV-Hop定位算法在面对非均匀节点分布以及距离估计不准确导致的低精度问题,本段落提出了一种改进灰狼优化算法与DV-Hop相结合的新方法来提高未知节点坐标的计算准确性。通过引入先进的灰狼优化策略以寻找最优解,并为了增强寻优性能及避免陷入局部最优点的问题,进一步将免疫算法融入到该优化过程中,增加了灰狼群体的多样性从而增强了对全局最优值搜索的能力。这一改进旨在显著提升定位精度和效率。
  • Dv _zigbee code.rar_zigbee _
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    本资源包含ZigBee技术下的Dv定位算法相关代码,适用于研究和开发基于ZigBee的室内定位系统。 在使用CC2430芯片进行Zigbee二维定位时,采用的算法是DV-Hop算法。
  • 粒子群距离中的应用(含完整代码和数据)
    优质
    本研究探讨了粒子群算法在定位系统优化与精确距离测量中的应用,并提供了完整的实现代码和实验数据。 基于MATLAB编程的粒子群算法定位优化代码完整且包含数据及详细注释,方便用户进行扩展应用。如有疑问或需要创新、修改,请通过私信联系博主。本科及以上学历的学生可以下载并应用于研究或者进一步开发。若发现内容与需求不完全匹配,可直接向博主反馈以便于后续改进和拓展。
  • TOA的MATLAB_HILLUQJ.zip_TOA_TOA_MATLAB_TOA
    优质
    本资源为基于MATLAB实现的TOA(到达时间)定位算法代码包,适用于无线通信和传感器网络中的位置估算。包含详细文档与示例。 使用TOA方法并通过Matlab编程实现定位。
  • 基于RFID技术的室内方案——LANDMARC系统
    优质
    简介:LANDMARC系统是一种利用RFID技术实现高精度室内定位的创新解决方案。通过部署多个读取器和标签协同工作,该系统能够准确追踪人员或物品的位置,广泛应用于仓储管理、智能建筑等领域。 随着移动计算与嵌入式系统的迅速发展,人们对位置感知的兴趣日益增长,定位服务系统也因此受到了越来越多的关注。全球定位系统(GPS)是目前应用最广泛的定位技术之一,但其在室内等无法直接接收到轨道卫星信号的环境中表现不佳,精度低甚至失效。为了提高室内的定位准确性,人们开发了红外线、超声波、无线局域网和射频识别(RFID)等多种定位方法。与其它技术相比,RFID具有非接触式操作、无需视线传输且覆盖范围广等优点。 LANDMARC系统是基于RFID技术的室内定位中最典型的代表之一,它首次创造性地引入了参考标签的概念,并成功将有源RFID应用于室内环境中的完整系统搭建中。由于大量使用了成本较低的参考标签而非昂贵的读写器设备,该系统的部署更具经济效益。 在LANDMARC系统内,待定位置的目标最终会被限定在一个由最接近其位置的几个参考点构成的多边形区域内。因此,这些参考标签的位置布局对定位算法的效果有着重要影响。通过实验发现,在使用最近邻居算法时,并非所有的参考标签都会形成规则的矩形网格结构。基于此观察结果,我们进行了关于不同网格布局的研究,特别地提出了三角形网格作为改进方案并与传统的矩形网格进行比较。仿真和实验证明,在未采用额外数据处理手段的情况下,运用三角形网格布局可以将定位精度提高9.1%到16.7%。
  • 基于AP布局K-means聚类的室内研究
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    本研究提出了一种结合AP布局优化与K-means聚类算法的新型室内定位方法,旨在提高定位精度和效率。 在传统的室内定位系统中,聚类算法依赖于环境中接入点(AP)的数量,并因此导致了较低的定位效率和较大的误差。而在位置指纹法的研究过程中发现,AP布局是影响精度的关键因素之一。为此,采用Intel芯片嵌入式微系统与美国Signal Hound生产的SA44B型测量接收机构建传感器网络,根据电波路径损耗建立室内定位的目标函数,并利用单纯形法及模拟退火算法的融合方法对该目标函数进行优化,以实现最合理的AP布局。随后通过改进K-means聚类算法,将经过优化后的AP位置坐标作为初始聚类中心点,从而提高系统的整体精度和效率。 实验结果显示,在与传统K-means算法对比的情况下,采用优化后AP布局的定位方法提高了13.8%的精准度。