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无线传感器网络定位技术研究: 传感器网络中相对位置估计-Location technology for wireless sensor networks: the relative position estimation sensor networks
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Delay Estimation, find the location that makes the crosscorelation maximum
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Y.T.Chan在其论文中提出一种具有解析表达式解的非递归双曲线方程组解法，该算法具有计算量小，速度快，且当TDOA参数估计误差服从高斯分布的情况下，定位精度较高。 本程序借鉴Chan论文中提出的算法，基于MATLAB程序，在已知TDOA估计参数的情况下，对信号源位置进行估计。 希望能够对研究 干扰源定位、无源定位的同志提供帮助。-YTChan in his paper presents a solution with the analytical expression for the non-
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卡尔曼滤波器完成多传感器数据融合。对多个机器人的不同传感器数据进行融合估计足球精确位置。-Kalman filter to complete the multi-sensor data fusion. Multiple robots of different sensor data fusion estimation football precise location.
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Monitoring applications define an important
class of applications used in wireless sensor networks.
In these applications the network perceives
the environment and searches for event
occurrences (phenomena) by sensing different
physical pro
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无线定位算法的极大使然估计法算法，用于无线定位算法-Wireless location algorithm greatly dictates estimation method algorithm for wireless location algorithm
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首先根据短训练字的特性进行相关运算，进行信号到达检测，当检测到相关值大于门限一定次数后，认为有信号到达。然后根据长训练字的特性，进行相关运算，进行OFDM符号FFT窗口起始位置的估计。估计出FFT窗口的位置后，先在时域进行小频偏的估计，将两个长训练字进行小频偏补偿后，进行FFT运算，根据FFT运算的结果进行整数倍频偏的估计。这些参数估计完成后，就可以进行数据解调了。先对数据部分进行完整的频偏补偿，然后根据估计的FFT窗口位置进行FFT运算得到频域的数据，进行解调。然后在对应于导频的子载波位置上提
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这是研究生毕业论文做的项目——基于粒子滤波和卡尔曼滤波的卫星定位技术。附件中包含了无线信道估计和均衡、TDOA测距、IMM-KF滤波的所有程序，希望对从事无线定位技术的开发人员有帮助。独家奉献。-This is the project graduate thesis do-- Based on satellite positioning technique of particle filter and Calman filter. Annex contains all the applicati
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The Probabilistic Occupancy Map is a procedure which estimates the marginal probabilities of presence of individuals at every location in an area of interest under a simple appearance model, given binary images corresponding to the result of a backgr
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波达方向（Direction Of Arrival）估计，又称为谱估计（spectral estimation）、波达角（Angle Of Arrival）估计。一个信源有很多可能的传播路径和到达角。如果几个发射机同时工作，每个信源在接收机处形成潜在的多径分量。因此，接收天线能估计出这些到达角就显得很重要，目的是破译出哪个发射机在工作以及发射机所处的可能位置。通过测量辐射信号的波达方向（DOA全称Direction Of Arrival）或波达角（AOA）来估测辐射源的位置。理论上这种估计只需要
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本文涉及的无线定位的基于信号到达方向（DOA）估计。-Referred to herein based wireless location signal arrival direction (DOA) estimation.
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TOA估计定位，采用固定门限法比较不同虚警下的估计性能。-TOA estimation location, using a fixed threshold estimation performance comparison of different methods under false alarm.
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探测ECg信号的QRS波，程序通过修改原始注释文件（例如ECg信号都有的.atr文件）的内容，保存找到的QRS波的位置，个数-Estimation of QRS from ECG signals. Creates a SQRS annotation file at the current MATLAB directory which included the location of QRS complex wave.
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三卫星定位算法，基于TDOA参数估计卫星干扰源位置，大地坐标系和直角坐标系之间的转换-Three satellite positioning algorithm, parameter estimation of satellite interference sources based on TDOA location, between the geodetic coordinate system and right Angle coordinate system transformation
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卡尔曼滤波器是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。其中 x 轴为位置，y轴为速度。
在代码中，我们设定x的变化是 1:2:200，
则速度就是2，可以由图看到，值经过几次迭代，
速度就基本上在 2 附近摆动，摆动的原因是我们加入了噪声。-Kalman filter is a linear system of equations of state, observation data input and output through the
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MeanShift算法是一种无参概率密度估计法，算法利用像素特征点概率密度函数的梯度推导而得， MeanShift算法通过迭代运算收敛于概率密度函数的局部最大值，实现目标定位和跟踪，也能对可变形状目标实时跟踪，对目标的变形，旋转等运动也有较强的鲁棒性。MeanShift算法是一种自动迭代跟踪算法，由 MeanShift补偿向量不断沿着密度函数的梯度方向移动。在一定条件下，MeanShift算法能收敛到局部最优点，从而实现对运动体准确地定位。-MeanShift algorithm is a no
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详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术(Explain in detail the 25 MATLAB image and video processing utility
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研究了扫描速度和扫描发射极位置的联合估计问题。该方法利用天线主梁的均匀旋转运动，将其扫过若干个独立的接收器。基于非线性最小二乘估计(NLS)，建立了一个联合估计器。通过几个仿真实例，比较了所提出的估计量与cramer- rao下界(CRLB)的性能。(The joint estimation of scanning velocity and scanning emitter location is studied. The method USES the uniform rotating mot
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波达方向（DOA）估计的基本问题就是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣的信号的空间位置（即多个信号到达阵列参考阵元的方向角）。最早的也是最经典的超分辨DOA估计方法是著名的MUSIC方法，MUSIC是多重信号分类（Multiple Signal Classification）的英文缩写。它是由R．O． Schmidt于1979年提出来的，由1986年重新发表的。MUSIC算法利用了信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数，通过谱峰搜索，检测信号的DOA．(The basic proble
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% 输入参数:
% R(N-1×1): TDOA测量值
% Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行
% 输出参数:
% POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决
% POS1(2X1) :定位结果1
% POS2(2X1) :定位结果2
% POS
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