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无线传感器网络鲁棒定位
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localization of mobile robot by using Ekf
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详细介绍MCL算法，是由Sebastian Thrun a, Dieter Fox, Wolfram Burgard, Frank Dellaert所著的论文，发表于Artificial Intelligence上。-Mobile robot localization is the problem of determining a robot’s pose from sensor data. This
article presents a family of probabilistic lo
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The attached paper provides note for indoor localization. It is ideally intended for embedded firmware deployment but can be implemented on mobile devices
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about localization in mobile sensor networks
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针对移动传感器网络定位的经典论文，详细描述了如何使用Range-free对移动目标进行定位。非常有参考价值。-Accurate and Energy-Efficient Range-Free Localization for Mobile Sensor Networks
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该文章提出了一种自动虚拟的校正方法以及对应的定位算法，用于基于RSSI的无线定位领域中，可以提高定位精度。-In this paper,
we present an automatic virtual calibration method of the propagation model that does not require human intervention
therefore, can be periodically performed, following the wir
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Localization With Mobile Anchor Points in Wireless Sensor Networks
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定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术, 目前提出了许多静态网络的节点定位算
法, 移动无线传感器网络的定位研究相对较少. 针对定位节点和参考节点随机运动的网络模型, 提出了
一个基于动态网格划分的蒙特卡罗定位算法. 算法中当接收的参考节点数超过一定阈值时使用最远距
离节点选择模型, 选出部分参考节点参与定位和信息转发, 节约能耗. 接着基于选择的或所有接收的参
考节点构建采样区域, 进行网格划分, 使用网格单元数计算最大采样次数, 在采样区域内采样并使用误
差补偿的运
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研究移动无线传感网中的节点定位问题，分析影响蒙特卡罗定位精度的两个因素：观测值和前一时刻的位置样本集，提出一种迭代蒙特卡罗定位算-Research in mobile wireless sensor network node localization problems, analyze the impact of positioning accuracy of Monte Carlo two factors: the observed value and the location of the
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Localization of Mobile nodes
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Ubiquitous Keyboard for Small Mobile Devices: Harnessing
Multipath Fading for Fine-Grained Keystroke Localization
Junjue Wang, Kaichen Zhao and Xinyu Zhang
University of Wisconsin-Madison
{jwang283, kzhao25}@wisc.edu, xyzhang@ece.wisc.edu
Chunyi
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