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自己写的运动目标检测算法汇总
压缩包里共包含4种最常用的运动目标检测算法：混合高斯模型 相邻帧差法 运行期均值法 自适应阈值的三帧差分法 ；全部是自己总结和写的，绝对可以运行。
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交通流模拟元胞自动机换道模型代码
2车道交通流模拟元胞自动机换道模型代码,是学习换道模型的基础.
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北京怡嘉行科技有限公司opnet英文讲座 pdf
这是北京怡嘉行科技有限公司在校园举办opnet讲座时候的pdf..共举行了三天。。。分别是三个pdf..入门级别的讲座可以看看。。。
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运动会成绩管理系统 mfc+ sql2000
课程设计的作品。 vc++ mfc sql2000对成绩进行排名。并按照学院。进行分数累加。并排名出来。也可以对单项成绩进行排名。 也可单独项目查询。当然 基本的功能。 录入 修改 删除。都是有的。 数据库也做了触发器。可以实时更新排名与积分。
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packETH安装包下载
packETH是一个数据包处理工具。它是一个Linux GUI的以太网工具。它允许你快速创建和发送数据包序列。它支持各种协议来创建和发送数据包。可以设置数据包数量和数据包之间的延迟，还可以在此工具中修改各种数据包内容。
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图像拼接 综述与算法综述
图像拼接的综述、各种算法描述，算是对自己学习的一个交代均值滤波的方法是,对将处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干像素组成,用模板中像素的均值来替代原像素的值。②中值滤波——中值滤波是基于排序统计理论的—种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。它的核心算法是将模板中的数据进行排序,这样,如果一个亮点(暗点)的噪声,就会在排序过程中被排在数据序列的最右侧或者最左侧,因此,最终选择的数据序列中见位置上的值一般不是噪声点值,由此便可以达到抑制噪声的目的这部分的算法很成熟,在FPGA上的实现也很多,也可以比较方便地找到参考算法的实现。12图像配准其实是四个要素的组合,即:1.选定特征空间——特征空间是由参与匹配的图像特征构成。特征可以为图像的灰度特征,也可以是边界、轮廓、显著特征(如角点、线交叉点、高曲率点)、统计特征(如矩不变量、中心)、高层结构描述与句法描述等;这儿其实是定义了配准的空间范围;2.相似性度量——评估待匹配特征之间的相似性,它通常定义为某种代价函数或者是距离函数;这儿是定义需要选定的某种算法3.搜索空间——待估计参数组成的空间就称为搜索空间。也就是说,搜索空间是指所有可能的变换组成的空间,这儿其实是定义了搜索算法的空间复杂度4.搜索策略—搜索策略是指用合适的方法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数的最优估计,使得相似性度量达到最大值,这儿其实是定义了搜索算法的时间复杂度;121基于区域的配准方法基于区域的配准方法——不检测图像中的特征,直接使用窗口或者整幅图像来进行配准从待拼接图像的灰度值出发,对待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异,对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度,由此得到待拼接图像重叠区域的范围和位置,从而实现图像拼接。也可以通过FFT变换将图像由时域变换到频域,然后再进行配准。对位移量比较大的图像,可以先校正图像的旋转,然后建立两幅图像之间的映射关系。总而言之,有很多不定,已经不是现在主流的研究方向。评价:基于区域的方法实现简单,应用范围较窄,它的局限性来源于它的基本思想。◇首先,它使用的矩形窗口只适用于配准平移变换的图像,如果图像有更复杂的变形,矩形奁口就不能覆盖参考图像和待匹配图像中的同一场景区域;◇另外,它依赖于窗口中的图像内容,当窗口中图像內容平滑而没有显著细节时,很容易引起与其他平滑区域的错误匹配。◇再次,在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量,且对噪声的影响和对比度的差异很敏感,鲁棒性不强。22基于特征的配准方法基于特征的图像配准方法有很多基本形式及其改进,其总体特点是:不直接利用图像像素值,而是通过像素值导出图像内容最抽象的描述和符号特征,并用此特征为匹配模板,查找几幅待配准图像的灰度局部最大值点、边界边缘轮廓、边缘点、边缘线段、组织(纹理)结构、角、顶点、拐点、交叉点、线段、封闭曲线等低级对应特征点及利用特征图像关系图等高级特征,构造方程组,通过数值计算得到变换数来进行图像对齐,进而确定两者的匹配位置,实现特征点、特征线段等的拼接,并且可以提高计算速度。基于特征的配准方法,一般分为四个步骤1.特征检测——从图像中检测出显著且独特的图像特征,包括闭合区域、直线段边缘、轮廓、点。2.特征匹配——相似性度量,确定图像之间特征的对应关系,又分为如下几小类)使用空域关系的方法②使用不变描述符的方法、③松弛方法、④金字塔和小波的方法3.变换模型的估计——变换函数选择和函数参数估计4.图像变换和重采样——可以通过前向或后向的方式来实现,插值的方法有最近邻插值、双线性插值、双三次函数插值、二次样条插值、三次B样条插值、高阶B样条插值评价基于特征的方法普遍适用于局部结构信息比灰度信息更显著的情况,能够处理图像之间复杂变形的情况,不足之处是特征检测困难且不稳定,最关键的一点是需要有一种判别力很强的、鲁棒的且对图像之间变化保持不变的特征匹配算法。13图像再投影基本方法:需要选择一个合成面,如果仅仅是只有几张图像进行拼接,一个普遍的方法是选择其中的一幅图像作为参考图像,然后把所有其他的图像都进行扭曲变形到参考图像的坐标系上去,这样合成的结果称为平面全景图,这是一个透视投影变换。为了减少投影失真,平面投影→圆柱面投影→球面投影→立方体投影13.1平面再投影选其中某一张图像为参考图像,然后把所有其它的图像进行扭曲变形,从而变换到参考图像的坐标系中去。由于这种模型本质上还足透视投影,因此图像在扭曲变形之后直线仍然还是直线。对丁大视场的图像拼接,平面投影方法会使得最终拼接图像在边缘出现扭曲过大的情况。在实际,当视场接近或超过90时,平面投影的拼接图像会有很大的失真。132柱面再投影圆柱面再投影非常适合于相机绕单一轴线旋转所得到的图像序列拼接,在这种情形下.在不同旋转角度得到的图像由完全的水平位移相关联。这一点很有意义,因为它避免了复杂的单应变换的计算,而且输出得到的图像没有平面再投影存在的扭曲。相反,场景中的直线被映射为正弦曲线。但是,这种方法需要对相机进行预先的标定,计算出相机的焦距和光心的偏移半标。133球面再投影球面再投影的优点是可以实现任意角度的旋转,但缺点是由于每个球面图像有多个相邻图像,因此在球面再投影中图像求交定位比较困难,而且很难找到一个与球面相对应且易于存取的数据结构。14图像融合技术在完成了两幅图像的配准之后,得到了两幅图像之间的变换矩阵,就可以确定它们之间的重叠区域,图像融合的任务就是把配准后的两帽图像根据配准的位置合并为一帼拼接图像。这一步主要包括了如何选择再投影合成面以及如何对两幅图像重叠区域的像素进行混合而得到一幅无缝且清晰的图像。所谓无缝,是指在图像拼接结果中,不应该看到两幅图像在拼接过程中留下的痕迹,即不能出现图像拼接缝隙。然而,由于待拼接的两咡图像分别是由不同的相机在同一时刻采集的,受相机固有因素的影响,采集得到图像的曝光率不可能完全一致,如果在图像的融合中,仅仅将两幅图像重叠区域简单地叠加起来,在它们的过渡区域必然会有明显的拼接缝隙。另一方面,在图像配准阶段所得到的图像之间的变换模型只是针对整个图像区域,对一些存在局部非规则形变的图像而言,全局变换模型在图像的局部区域可能不适用,而使得拼接图像的局部没有对齐,因此在拼接图像中会岀现局部模糊。如何处理图像融合过程中岀现的拼缝和模糊问题,实现真正意义上的无缝且清晰的图像,正是图像融合过程所要解决的问题。融合策略的选择应当满足两方面的要求拼合边界过渡应平滑,消除拼合接缝实现无缝拼接;2.尽量保证不因拼合处理而损失原始图像的信息图像融合可分为三类:像素级融合、特征级融合和决策级融合1.像素级(数据级)融合是在图像严格配准的条件下,直接进行像素关联融合处理;像素级融合是最基本的处理手段,也是硏究最多的—种,目前主要有以下几种方法平均值法②加权平均法③中值滤波法④多分辨率技术2.特征级融合是在像素级融合的基础上,使用模式相关、统计分析的方法进行目标识别、特征提取,并得到融合结果;3.決策级融合主要是基于认知模型的方法,采用大型数据库和专家决策系统,模拟人的分析、推理过程,以增加判决的智能化和可靠性。2参考资料1.硕士论文《門」001_图像拼接技术研究》2.硕士论文《門」_002_基于 Levenberg-Marquardt算法图像拼接硏究》3.硕土论文《門003_图像拼接技术研究》4.网页http://xgli0910.blog.163.com/blog/static/469621682009625831432275.科技论文《P」200基于角点特征的KLT跟踪全景图像拼接算法》6.本科论文《門』100图像边缘检测与提取算法的比较》7.http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/03/03/imagefeaturedetection html8.http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html9.http://blog.163.com/pz124578@126/blog/static/2352269420122271004710910.http://blog.csdnnet/xuyuhua1985/article/details/637175111.http://www.openhw.org/project/index.php?act=view&id=185112.硕士论文《門」015多图像拼接算法研究》13.硕士论文《門010基于特征点图像拼接的配准算法硏究》14.http://blog.csdnnet/abcjennifer?viewmode=contents3图像拼接中的算法31图像预处理通过几何变形校正方法对采集到的图像进行校正后,可以使得相同景物在图像重叠区域所成的像有相同的形状和一致的空间相对位置。3.2图像特征检测图像特征检测包括如下几种类型的特征检测闭合区域2.轮廓和边绿区域3.角点4.线条321闭合区域闭合区域特征是通过图像分割的方法来检测到的,分割的精度会大大地影响配准的结果。近年来,选择尺度不变区域特征引起了关注,虚拟圆的思想来计算图像之间平移和尺度的变化,虚拟圆是一个半径最大的圆,这个圆所涵括的背景区域不包含边缘点,一对虚拟圆就足够求出平移和尺度的变化量,它相对于图像边缘特征来说鲁棒性更强,但缺点是易受局部变化的影响322边缘和轮廓边缘和轮廓——所谓边绿轮廓是指甚周围像素灰度有阶越变化或屋顶变化的那些像
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匀速直线运动模糊图像复原的改进算法
一篇很好的关于模糊图像复原的论文，含详细需要的函数，讲解清楚易懂。闫永存,等匀速直线运动模糊图像复原的改进算法级的概率密度函数P(s)如下式所示:P(s)=P(rdr(6)8对于连续图像,当直方图均衡化(并归一化)后有P(s)即ds=p (r)dr =dT(r)3两边取积分得x=7(=P)h(8)式(8)就是所求的变换函数对于离散图像,假定数字图像中的总像索为N,灰度级总图3最优窗法区域分布图数为L,第k个灰度级的值为r,图像中具有灰度级r的像素Fig 3 Areal distribution of optimal window method数目为n,则该图像中灰度级n的像素出现的概率为取值范围为V-P+1,V1-11;在水平方向上,区域1、2、3的横P(r)="O≤r≤1;h=0,1,…(9)坐标取值范围1O,P1-2],区域4.8、9的横坐标取值范围为P3-1,V1-P3m,区域5、67的横坐标取值范围为[V1-Psn+对其进行均匀化处理的变换函数为:VL-11在图3中,每一个区域都有各白独立的边界,即各个S=7(r)=∑P(n)=2N子窗区域的尺寸不一定相同(10)最优窗计算公式为利用式(10)对图像做灰度变换,即可得到直方图均衡化后的图像。∑∑h(p,g)∑∑h(p.q)∑∑(p,q)D=O 0该方法可以将滤除高频噪声,提高有用信号的嗝度,增加∑h(p∑∑h(P)(12)对比度,同时缩小叠加噪声信号的动态范围,抑制振铃效应有效的结合起来,高文硕等证明了这一点。但不能完全去除振220)2A)铃效应,因此文中在滤波前用最优窗法对图像进行处理最优窗对模樹图像的边界进行加杈处理,以致像素值向3.4最优窗法外逐步过渡到零,其目的是待处理图像的边界结合处不会出在恢复图像过程中,由于图像边缘的像素没有足够的相现灰度的跳变,振铃效应因此得到抑制。邻像素可以利川,所以会导致恢复图像的边缘变差,并且整幅图像有明暗相间的条纹,即振铃效应。为了解决这个问题,早4实验结果及分析期学者常采用边界修正法,但效果不够令人满意。 Aghasi在1996年提出循环边界法,其缺点是图像尺寸变为原来的4文中通过实验验证了改进算法的可行性和有效性,以sadhna模糊图像的复原为例,图4(a)是原始图像,对其进行倍,运算量增加很多。基于循坼边界法的缺点, Bimetal提出了对二维模糊图像四进行恢复的最优窗。其具体实胞过程为:模糊加噪运算,模糊角度为53°,模糊长度为45,高斯噪声为0.0l图4(b)是降质后的模糊图像,采用本文算法估计岀的模恢复窗a,k将图像平面分成9个区域,每个区域编号如图3糊方向为51°,模糊长度为46,图4(c)是普通维纳滤波复原所示。标号为9的中央区域o:=1。图像,图4(d)是人工调整参数为真实值的复原结果。利用本区域1,8、7的纵坐标取值范围为[0,P-2],区城2,6、9文的改进算法得到的复原结果如图4()所示。实验结果如图的纵坐标取值范围为P-1,V4-P,区域3、4.5的纵坐标4所示。(a)原始图像(b)模糠图象(c)普通维纳波复原图象d)取冥际参数值的复原图像(e)太文算法的复原图(a)original image(t)blurred image (c)restored image of ordinary (d)res tored image fcr the (e)restored image ofiner filteringactua l )arameter valles algorithm in this pa per图4运动模糊图像及复原结杲Fig. 4 Motion blurred images and results of restoration147C1994-2012ChinaAcademicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.net电子设计工程》2012年第3期出实验结果可知,方向徵分法可以很人程度地提高模糊2005,10(5):590-595角度的估计准确性,利用自相关函效负尖峰值可以较准确地「31贺卫国,黎绍发,匀速直线运动模糊长度的精硝估计[鉴别出模糊长度,从而可以提高图像还原质量。最优窗法对振计算机应用,2005,25(6):1316-1320铃效应可以有较好的抑制作用,最后得到了复原效果较为理HIE Wei-guo, LI Shao-fa. Estimating the blurring length of想的图像。uniform linearmotion blurred images[J]. Computer Applications5结束语2005,25(6:1316-1320[4]吴振字.模糊图像复原方法研究[D]长沙:国防科学技术文中对运动模糊图像的退化模型、维纳滤波复原原理、点大学,2009扩散函数的求取过程选行了详细削述,提出了一种改进的模[5]高文硕.郊伟伟,杨磊运动模糊图像复原技术的改进算法糊图像复原算法,并对振铃效应进行处理,以 sadhna图像的中国传媒大学学报自然科学版,2010,7(1):72-76复原为例进行了实验验证结果表明,文中方法可以较准确地GAO Wen-shuo, ZHENG Wei-wei, YANG Lei. Improved估计出运动模糊参数,并且提高了运算速度,振铃效应得到有algorithm for restoration of the imagemotion blur IJ]. Journal效抑制。of Communication L niversity of China Science and Technology参考文献2010,17(1):72-76[1] Cannon M. Blind deconvolution of spatially invariant image [ 6] Aghdasi F, Ward R K. Reduction of boundary artifacts inblurs with phase [ J]. IEEE Trans on Acoustics, Speech andimage restoration[J]. IEEE Trans. Image. Proc. 1996. 5(4)signal Processing, 1976(24): 58-63611-6182]陈前荣,陆启生,成礼智,基于方向微分的迈动模糊方向鬥叶海.基于统计特征加权的模糊聚类方法及其应用鉴别!中国图象图形学报,2005,10(5):590-595现代电子技术,2009(1299-102chen Qiall-rong, LU Qi-sheng, CHENG Li-zhi. IdentificalionYE Hai-jun. Fuzzy clustering method and its applicationof motion blur direction from motion blurred image bybased on statistical characteristics weighting [J]. Moderndirection derivation method [J Journal of Image and GraphicsElectronics Technique, 2009(12): 99-102具ⅢP2优化和DC偏移消除的宽带丨/Q解调器可改善接收器性能加利福尼亚州米尔皮塔斯( MILPITAS,CA)推出超宽带宽直接转換lQ解调器LIC∶5S35,该件具卓越的线性性能(在1.95GIlκ时,ⅢP3-25.7dBm,IP2-60dBm)。LTC585能提供超过530MILz的基带输岀解调带宽,可满足新-代霓带LTE多模式接收器和毅宇预失真(DPD)接收器的带宽需。Q解调器在700WHx至3GHz的宽频率范围内二作,几乎覆盖了所有蜂窝基站频毁。这款器伫的独狩之处是两个内置的校准功能。其一是允许系统设计人员优化接收器IP2性能的高级也路以60dBm标称值提升至前所未有的80dBm或更高。另一个则是用于消除I和Q输出端上的DC偏移电压的片内电路。这两个功能电路均起到了増强接收嚣性能的作用。此外,LTC5585还可提供超卓的16 dBm pldB。为了进一步加强该器件在直接转换接收器应用中的使用,LTC5585捉供非常低的IQ幅度和相位失配ε幅度失配的典型值是0.05dB,而相位误差的典型值是0.7度,两个数值都是在1.95GHz频率上测得的。这两者的结合产生了一个43dB的接收器镜頰抑制能力。因为LTC5585能湜供非常宽的带宽,所以尢其适用于多模式LTE、 W-CDMA和TD- SCDMA基站DPD接收器以及于主收器的应門。尤其是对;DPD,这些最新一代基站正在将解调带宽推进到超过300MHz。LTC5585可以非常方便地配置应对这些带宽的挑战。除了无线基础设施应用,LrC5585还适用于军用接收器、宽蒂通信、点对点微波数据链路、镜频抑制接收器和长距离RFID阅读器。LTC5585内置了一个RF变压器以减少外部组件,再加上24引线4mm×4 mm QFN封装,因而可提供高度紧凑的解决方案。该器件规格在_40-105℃C的外壳工作温度范围。LTC585用单—5Ⅴ电源供电,吸取200mA的总电源电流。该器件提供数竽输λ以启用或停用该芯片。当俘用时,该IC吸取的典型溻电流为11μA。解调器的200ms快谜接通时间和800rs断开时间使该器件能在突发模弌接收器中使用。咨询编号:2012031009心·心;心·心,心·心普心心心·心·心心·心分·心心···心·心心心心·心·心心·心欢迎订阅2012年度《电子设计工程》(半月刊)国内邮发代号:52-142国际发行代号:M2996订价:15.00元/期360.00元/年148C1994-2012ChinaAcademicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.net
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SPH光滑粒子流体动力学中英文都有
【实例简介】SPH光滑粒子流体动力学中英文都有，中文版本以及英文版的都有，拿去参考吧。光滑粒子流体动力学-一种无网格粒子法
第1章 绪论
1.1 数值模拟
1.1.1 数值模拟的作用
1.1.2 一般数值模拟的求解过程
1.2 基于网格的方法
1.2.1 拉格朗日网格
1.2.2 欧拉网格
1.2.3 拉格朗日网格和欧拉网格的结合
1.2.4 基于网格的数值方法的局限性
1.3 无网格法
1.4 无网格粒子法(MPMS)
1.5 MPMs的求解策略
1.5.1 粒子描述法
1.5.2 粒子近似
1.5.3 MPMS的求解过程
1.6 光滑粒子流体动力学(SPH)
1.6.1 SPH方法
1.6.2 SPH方法简史
1.6.3 本书中的SPH方法
第2章 SPH的概念和基本方程
2.1 SPH的基本思想
2.2 SPH的基本方程
2.2.1 函数的积分表示法
2.2.2 函数的导数积分表示法
2.2.3 粒子近似法
2.2.4 推导SPH公式的一些技巧
2.3 其他基本概念
2.3.1 支持域和影响域
2.3.2 物理影响域
2.3.3 particle—in-cell(PIC)方法
2.4 结论
第3章 光滑函数的构造
3.1 引言
3.2 构造光滑函数的条件
3.2.1 场函数的近似
3.2.2 场函数导数的近似
3.2.3 核近似的连续性
3.2.4 粒子近似的连续性
3.3 构造光滑函数
3.3.1 构造多项式光滑函数
3.3.2 一些相关的问题
3.3.3 光滑函数构造举例
3.4 数值测试
3.5 结论
第4章 SPH方法在广义流体动力学问题中的应用
4.1 引言
4.2 拉格朗日型的Navier—Stokes方程
4.2.1 有限控制体与无穷小流体单元
4.2.2 连续性方程
4.2.3 动量方程
4.2.4 能量方程
4.2.5 Navier-Stokes方程
4.3 用SPH公式解Navier-Stokes方程组
4.3.1 密度的粒子近似法
4.3.2 动量方程的粒子近似法
4.3.3 能量方程的粒子近似法
4.4 流体动力学的SPH数值相关计算
4.4.1 人工粘度
4.4.2 人工热量
4.4.3 物理粘度
4.4.4 可变光滑长度
4.4.5 粒子间相互作用的对称化
4.4.6 零能模式
4.4.7 人工压缩率
4.4.8 边界处理
4.4.9 时间积分
4.5 粒子的相互作用
4.5.1 最近相邻粒子搜索法(NNPS)
4.5.2 粒子对的相互作用
4.6 数值算例
4.6.1 在不可压缩流的应用
4.6.2 在自由表面流的应用
4.6.3 SPH对可压缩流的应用
4.7结论
第5章 非连续的SPH(DSPH)
5.1 引言
5.2修正光滑粒子法
5.2.1一维情况
5.2.2 多维情况
5.3 模拟非连续现象的DSPH公式
5.3.1 DSPH公式
5.3.2 非连续的确定
5.4 数值性能研究
5.5 冲击波的模拟
5.6 结论
第6章 SPH在爆炸模拟中的应用
6.1 引言
6.2 HE爆炸和控制方程
6.2.1 爆炸过程
6.2.2 HE的稳态爆轰
6.2.3 控制方程
6.3 SPH公式
6.4 光滑长度
6.4.1 粒子的初始分布
6.4.2 光滑长度的更新
6.4.3 优化和松弛过程
6.5 数值算例
6.6 应用SPH方法模拟锥孔炸药
6.7 结论
第7章 SPH在水下爆炸冲击模拟中的应用
7.1 引言
7.2 水下爆炸和控制方程
7.2.1 水下爆炸冲击的物理特性
7.2.2 控制方程
7.3 SPH公式
7.4 交界面处理
7.5 数值算例
7.6 真实爆炸模型与人工爆炸模型的比较研究
7.7 水介质缓冲模拟
7.7.1 背景
7.7.2 模拟设置
7.7.3 模拟结果
7.7.4 小结
7.8 结论
第8章 SPH方法在具有材料强度的动力学中的应用
8.1 引言
8.2 具有材料强度的动力学
8.2.1 控制方程
8.2.2 本构模型
8.2.3 状态方程
8.2.4 温度
8.2.5 声速
8.3 具有材料强度的动力学SPH公式
8.4 张力不稳定问题
8.5 自适应光滑粒子流体动力学(ASPH)
8.5.1 为什么需要ASPH方法
8.5.2 ASPH的主要思想
8.6 对具有材料强度的动力学的应用
8.7 结论
第9章 与分子动力学耦合的多尺度模拟
9.1 引言
9.2 分子动力学
9.2.1 分子动力学的基本原理
9.2.2 经典分子动力学
9.2.3 经典MD模拟
9.2.4 Poiseuille流的MD模拟
9.3 MD与FEM和FDM的耦合
9.4 MD与SPH的耦合
9.4.1 模型I：双重功能(具有重叠区域的模型)
9.4.2 模型Ⅱ：力桥(没有重叠区域的模型)
9.4.3
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Linux软件工程师(C语言)实用教程_实例源码.rar
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基于BP神经网络的无线传感器定位算法
本文对无线传感器网络中不同的定位算法对定位误差的影响进行了研究比较。采用的定位算法有：基于测距的RSSI-MLE，RSSI-BP，RSSI-RBF和距离无关的HOP-BP，HOP-RBF，VN-BP，VN-RBF七种定位算法。在相同的仿真条件下，利用Matlab对这七种定位算法进行仿真研究。
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