MATLAB室内多算法定位比较与可视化分析平台

资 源 简 介

该项目集成Centroid、Bounding_box、Grid_Scan等七种主流室内定位算法，提供性能对比与可视化分析功能，适用于定位算法研究与教学演示，全部基于MATLAB实现。

详 情 说 明

室内多算法定位比较与可视化分析平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的综合性室内定位算法研究平台，实现了 Centroid、Bounding_box、Grid_Scan、RSSI、DV_hop、MDS_MAP 和 APIT 等多种经典室内定位算法的集成与性能对比分析。系统支持模拟数据生成和实验数据导入，通过图形用户界面提供直观的定位结果可视化、误差统计分析以及多算法性能比较功能，可作为室内定位算法教学、研究和评估的有效工具。

功能特性

• 多算法集成：集成7种主流室内定位算法，支持算法灵活选择与组合对比
• 数据输入灵活：支持自定义锚节点坐标、待定位节点真实位置（可选）以及距离/RSSI测量数据
• 参数可配置：提供各算法关键参数的可调节接口，如网格大小、跳数限制等
• 误差分析全面：自动计算平均误差、均方根误差（RMSE）等统计指标，生成误差分布直方图
• 可视化展示丰富：在二维/三维空间中展示真实位置、算法定位结果及误差向量，支持多算法结果叠加对比
• 性能对比报表：生成详细的算法性能对比表格，涵盖定位精度和计算效率指标

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面
2. 数据配置：

- 输入锚节点坐标矩阵（N×2或N×3） - 可选输入待定位节点真实位置矩阵（M×2或M×3） - 输入距离或RSSI测量数据矩阵（M×N）

1. 算法选择与参数设置：勾选需要对比的算法，调整相应参数
2. 执行定位分析：点击运行按钮，系统自动执行所选算法
3. 结果查看：

- 查看定位结果坐标输出 - 分析误差统计报告和性能对比表 - 观察可视化图形中的定位效果和误差分布

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 支持二维和三维定位场景分析

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，负责初始化图形用户界面框架，集成数据处理、算法调用、误差计算和可视化展示等核心功能模块，实现用户交互控制与结果显示的统一管理。该文件构建了完整的应用工作流程，从参数输入到结果输出，确保各功能组件协同工作，为用户提供一体化的算法比较分析体验。