官网最新下载，GeoLite2/ GeoIP 全球国家IP定位离线库 2020.07.21 最新版 (CSV)

本文主要介绍了单站无源雷达，多站侧向交叉无源雷达以及多站时差无源雷达的基本原理、设计方法和定位误差分析。

这是几个关于基于卡尔曼滤波的室内定位技术的论文，及其相关的MATLAB实现程序。

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针对煤矿现有人员定位系统定位精度较低的现状，设计了基于UWB超宽带技术的高精度人员定位系统，分析了系统的定位原理，以stm32和QW1000模块为主体进行了定位基站和定位标签硬件电路设计，并编制了相应执行程序；系统联调测试效果良好，定位精度在750px内，完全可满足煤矿场景高精度定位的需求。

由于毫米波的敏感性极强，物体的微小移动也可以被毫米波所感知，体现为频谱变化，借助此优势提出了一种基于毫米波感知的小型无源物体定位追踪方法，可以实现对目标物体的高精度定位与追踪。与传统的有源物体定位追踪相比，在无源物体定位追踪中，由于目标物体无法主动发射信号且目标物体较小，因此，需要有效的机制区分、分离目标物体的反射信号和背景环境的反射信号，采用多种方法去除背景噪声和突发噪声，实现了良好的定位追踪效果。实验结果表明，所提方法可以追踪一支笔的运动轨迹，其平均误差为0.32 cm。

关于 UWB 定位的五种定位算法的 Matlab 脚本。这五种算法是扩展卡尔曼滤波器 (EKF)、无迹卡尔曼滤波器 (UKF)、基于泰勒级数的位置估计、三边测量和多边测量方法。 提供了有关 UWB 定位系统的五种定位算法的 Matlab 脚本及其相应的实验数据。这五种算法是扩展卡尔曼滤波器 (EKF)、无迹卡尔曼滤波器 (UKF)、基于泰勒级数的位置估计技术、三边测量和多边测量方法。正在研究的 UWB 系统被假定为状态空间模型。恒速 (CV) 运动模型和恒加速度 (CA) 运动模型可用作状态模型，用于在此 repo 中实现上述 UWB 定位和导航系统

“共享经济”的概念迅速普及，共享汽车也随之悄然进入了人们的视野。这些共享汽车平台也像共享单车的发展模式，率先在北京、上海、广州等大型城市布局，虽然各家平台投放车辆以及网点的数量有多有少，但均已在市场上引起一定反响。共享汽车的出现为人们的生活带来方便快捷，但新事物的诞生还是需要和社会实际情况不断的磨合相适应。研究共享汽车的位置分布及调度模型是十分重要的。 针对该城市的共享汽车使用分布情况，利用附件中已知的时间，经纬度这些位置和停车点信息数据得到共享汽车的位置分布信息（图5），用K均值聚类的方法对位置进行聚类，建立了共享汽车的位置信息分布聚类模型，得到共享汽车的停车点进而得到在7聚类中心和20聚类中心下共享汽车的分布情况（图6，图7）。 针对共享汽车使用情况的预测，以输入为车辆的经纬度信息和车辆数，输出为共享汽车的使用情况，采用Bp神经网络对共享汽车的使用情况预测，建立了一个三输入的BP神经网络共享汽车使用预测模型，得到了共享汽车的经纬度信息以及对应的车辆数目预测（部分数据见表5）。 针对共享汽车的调度方案，以BP神经网络共享汽车使用预测模型和实际信息为基础，采用可变惯性权重的粒子群算法，

基于Android人脸识别定位签到app (源码 + 演示视频)

博客上的 IOS地图定位，标注地图，获取经纬度实例的源码 地址：http://blog.csdn.net/swingpyzf/article/details/16801787