CKF.m容积卡尔曼滤波在室内定位技术中的应用

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介绍了卡尔曼滤波的基本原理及其扩展，并且详细介绍了其在MATLAB中如何具体的应用。

卡尔曼滤波器以匈牙利数学家RudolfEmilKalman命名，是一个“optimalrecursivedataprocessingalgorithm（最优化自回归数据处理算法）”，对于解决很大部分的

在一维温度数据测量系统中的应用，MATLAB 程序，将理想温度设置为 25 摄氏度.

无损卡尔曼滤波程序，输入参数即可使用，程序注释详细，适合初学者

针对室内定位服务的迫切需求,搭建了利用指纹技术实现对室内蓝牙设备的精确定位系统。该系统以蓝牙设备为平台,通过获取蓝牙无线链路的接收信号强度参数, 建立信号样本数据库,对在线阶段采集到的信号利用K阶近邻

随着人们对基于位置的服务(LBS)需求日益增大,室内定位逐渐成为用户定位领域的研究热点,而指纹定位因具有定位精度高、普适性强和无需额外设备等优点而受到大多数研究者的青睐。首先详细综述了各种主流室内位置

针对室内无线区域定位的需求,设计了基于有源RFID(Radio Frequency Identification)技术的无线定位系统。

VLC是利用白光LED固态光源在照明的同时实现通信的绿色通信技术,基于VLC的室内定位方法具有室内传统无线定位方法难以取代的优势。通过对可见光通信技术的研究,结合定位精度提升算法,将提供低成本、低功耗

为了改善以往室内接收信号强度指示定位方法精度不高的问题,提出了一种运用单形采样和协方差修正策略的尺度优化迭代无迹卡尔曼滤波器(SIUKF),对节点坐标和信道衰减参数进行联合估计解算,从而实现对目标位置