室内定位算法（牛顿迭代）matlab

最新推荐文章于 2023-09-20 22:07:46 发布

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文章标签：算法可视化定位 python

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%% 设置参数

N = 4;  % 锚数量
M = 5;  % 移动节点数

% 距离相关err(归一化到距离的噪声标准差)
distMeasurementErrRatio = 0.1;  % 这意味着距离测量的精度是90，例如1米的测量距离的误差大约是0.1米。

networkSize = 100;  % 我们考虑移动设备可以漫游的100x100的区域

anchorLoc   = [0                     0; % 在区域的4个顶点处设置锚点
               networkSize           0;
               0           networkSize;
               networkSize networkSize];

% 为移动节点构建随机位置
mobileLoc = networkSize*rand(M,2);

% 计算欧氏距离    
    % 非常快的计算方案 :)
    % distance = sqrt(sum((anchorLoc - repmat(mobileLoc,N,1)).^2 , 2));
    
% 易于理解的计算方案
distance = zeros(N,M);
for m = 1 : M
    for n = 1 : N
            distance(n,m) = sqrt((anchorLoc(n,1)-mobileLoc(m,1)).^2 + ...
                                        (anchorLoc(n,2)-mobileLoc(m,2)).^2  );
    end
end
% 可视化界面
f1 = figure(1);
clf
plot(anchorLoc(:,1),anchorLoc(:,2),'ko','MarkerSize',8,'lineWidth',2,'MarkerFaceColor','k');
grid on
hold