本文探讨了室内定位的重要性，提出了一种改进的角度测量算法（AOA），旨在克服多径效应、信号衰减和噪声干扰，以实现1米的定位精度。通过Python示例代码展示了算法原理，该算法适用于室内导航、位置服务和智能家居等场景，有望随着技术进步提升室内定位的精度和可靠性。
室内定位一直是无线通信和智能设备领域的重要研究方向。在许多应用场景中，如室内导航、位置服务和智能家居，精准的室内定位技术对于提供个性化的用户体验至关重要。本文将介绍一种改进的角度测量算法（AOA）来实现室内定位，并展示相应的源代码。
AOA算法基于测量无线信号到达接收器的入射角度，通过对多个基站的信号进行测量和分析，可以确定接收器的位置。传统的AOA算法在室内定位中面临一些挑战，如多径效应、信号衰减和噪声干扰。为了提高定位精度，我们将介绍一种改进的AOA算法，结合信号处理和统计学方法，以实现1米的定位精度。
以下是使用Python实现改进的AOA算法的示例代码：
import numpy as np
def calculate_angle(signal, antenna_positions):
num_antennas = le
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