RSSI定位算法（MATLAB版）

RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收到的信号强度指示）是无线通信中用来测量信号强度的参数，特别在WiFi定位系统中被广泛应用。传统的RSSI三边定位算法基于三角几何原理和APs的信号强度值来估算设备位置。该算法首先测量目标设备接收到的周围APs的信号强度（通常以dBm表示），然后根据信号强度与距离的关系估算设备到每个AP的距离。最终，通过构建三个AP的信号覆盖圆圈交点来确定设备位置，以提高定位精度。

将接收信号强度转化为距离，根据发射信号经过衰减后到达接收端的强度，计算发射-接收距离。在此基础上，引入高斯随机变量模拟环境干扰，将接收功率Pr作为测量值，进一步作为RSSI来估算发射-接收距离。

无线定位的核心就是怎么让设备知道你在哪儿，RSSI的 RSSI 值其实就是测信号有多强。信号越强，距离越近——，干扰也挺多的。卡尔曼滤波就派上用场了，能在信号抖动的情况下帮你稳住定位效果。用起来比较顺，是在复杂室内场景，比如仓库、医院这种地方。 MATLAB 的仿真也挺直观，能看出不同环境下定位误差的变化。不用你手动推公式，跑一遍模拟就知道什么滤波方法更靠谱。扩展卡尔曼滤波（EKF）适合非线性系统，无迹卡尔曼滤波（UKF）则更适合系统噪声比较复杂的场合，两个都值得一试。 还有个挺实用的点：文章讲了多源融合，比如Wi-Fi和蓝牙一起用，精度直接拉满。你可以结合三边定位、模型拟合这些方法，一步步叠

tdoa 定位算法的 matlab 实现文档，代码清晰、注释详细，适合刚入门或者需要快速验证思路的你。算法逻辑比较直白，主流程就是先算时间差，求解目标坐标。配套的 matlab 脚本跑起来也挺快，适合你用来做室内定位的仿真或毕设原型。 哦对了，如果你对 TDOA 不太熟，建议配合室内定位中的 TDOA 算法 matlab 仿真示例一起看，效果更直观。有兴趣深入的话，RSSI 定位和KNN 定位也可以作为对比参考，看看不同算法的优缺点。

基站定位软件可通过手机与多个基站的信号强度和时间差，推算出手机的大致位置。它广泛应用于移动资产追踪、紧急救援等领域。最常见的定位方法有三种：三角测量、多基站距离差分法和指纹定位，适合不同场景需求。举个例子，在城市中高楼密集的地方，定位会受到干扰，精度稍有降低，但结合 GPS 或者 Wi-Fi 辅助定位可以有效提升准确性。需要注意的是，虽然基站定位适合大范围应用，但误差难以完全避免。你可以根据需求选择合适的方案，结合地图服务和数据库来优化使用体验。

该算法基于离线传播模型，忽略了多径效应、反射和折射等对信号强度的影响。在实现中采用了神经网络（NN）、K最近邻（KNN）和加权K最近邻（WKNN）等几种常见的指纹定位算法。

介绍了利用Matlab编写的伪距定位算法，包括Rinex导航文件和观测文件的新读取方法。该算法独立于常规定位程序，同时进行地球自转、卫星钟误差、接收机钟误差、地球自转、相对效应、电离层和对流层等多种改正。此外，还对定位结果进行了简单的卡尔曼滤波处理。

该算法基于离线传播模型，不考虑多径效应、反射、折射等信号强度损耗因素。算法采用了NN、KNN、WKNN等几种常见的指纹定位算法。

本项目采用MATLAB实现的蓝底车牌定位算法，能够精准定位车牌区域，具有较高的定位精度。该算法能够自动识别并提取车牌的区域，广泛应用于车牌识别系统中。通过优化图像处理技术，定位效果显著，能够有效处理不同的车牌颜色和背景复杂度。