用unity+高德地理定位做的，模仿pokemongo的尝试的demo。
源码太大，所以分成两部分。
详细内容看http://blog.csdn.net/wuyt2008/article/details/52934083

麦苗守护是一款家长守护孩子的应用，帮助家长正确引导孩子的手机使用习惯，科学智能地防止孩子沉迷游戏，守护孩子健康、有度地上网。
主要功能一键锁屏：家长可以在睡眠时间立即暂停使用或者锁定孩子的手机，以防止孩子过度使用他们的手机。
软件使用时长控制：[1]设定一个合理时间段，可以让孩子使用学习外的应用和游戏软件，达到使用时长，立即关闭这些应用。
网址屏蔽：筛选有利于学习的网站，屏蔽不良信息的网站，以防止您的孩子受到任何网上的不良影响。
实时追踪：确定孩子的定位，获取他们准确的活动位置。
家长也可以查看历史位置记录。
安全围栏：合理地设置地理围栏作为安全活动区域，并在孩子进入或离开该区域时收

UWB定位STM32，这是经过实测的源码，亲测可用，定位原理是使用TOF方法的6次双向双边真实测距方法，可实现多基站多信标的定位，三个基站一个信标就可以实现定位，本代码使用的是1023长符号前导码序列，可以实现200米以内的测距和高精度定位，定位精度在10-30cm以内

随着人们对基于位置的服务（LocationBasedService，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。
基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.

周期滑移检测是其中涉及载波相位观测的高精度GNSS数据处理的基本步骤之一，例如在精确的点定位（PPP）和精确的轨道确定（POD）中。
自1980年代开发以来，有效地处理了双频GPS。
然而，新兴的北斗导航卫星系统为这些现有算法带来了一些新的挑战，尤其是在小周跳频发的情况下。
在这项研究中，在低海拔北斗GEO载波相位观测中发现了大量的1周期滑动，这些观测是由IGS多GNSS实验的接收者收集的。
如果可能，在PPP和POD处理之前，应识别并修复这种小的周跳。
我们提出了一种基于一系列双频相位无几何组合的增强循环滑移检测方法。
采用鲁棒的多项式拟合算法和一般的自回归条件异方差建模技术来提供自适应检测阈值，从而可以以高可靠性识别出如此小的循环滑动。
仿真和实际数据测试表明，即使在电离层闪烁的情况下，该方法具有较高的灵敏度和较低的误报率。

sonardyne超短基线定位声呐系统usbl

本人翻遍了CSDN都找不到一个正确的TOA定位算法程序，唯一找到的一个是用最小二乘解的（参考文献N.Patwari,J.N.Ash,S.Kyperountas,A.O.Hero,R.L.Moses,andN.S.Correal,"Locatingthenodes:cooperativelocalizationinwirelesssensornetworks,"IEEESignalProcessingMagazine,vol.22,no.4,pp.54-69,2005.），性能无法达到克拉美罗界。
因此本人自己重新写了一个程序，参考该领域著名学者K.C.Ho的文章（参考文献Z.MaandK.C.Ho,"TOAlocalizationinthepresenceofrandomsensorpositionerrors,"in2011IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP),2011,pp.2468-2471.）。
该算法适用于传感器位置有误差/无误差的情况，算法性能能够达到克拉美罗界。
示例程序中给出了CRLB的程序，场景为传感器有误差的情况。
程序运行结果与参考文献一致。
（搞不懂现在的人都是要什么50积分，多分享下不好吗？）******特别提示******：本代码多处使用了Matlab2016a以后支持的新语法，旧版本无法正常运行的，请自行修改代码或更新Matlab版本！！！

gps基本原理及其matlab仿真，里面包含了gps定位原理，以及MATLAB仿真！

可支持自然场景下的通用文字识别，包含自然场景下文字定位和识别

【GNSS/INS松组合导航Matlab程序】是一种在航空航天、自动驾驶、航海等领域广泛应用的导航技术，它结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优点，提高了定位精度和稳定性。
在Matlab环境中实现这种松组合导航，能够方便地进行算法设计、仿真与验证。
我们要理解GNSS和INS的基本原理。
GNSS，如GPS（全球定位系统），通过接收来自卫星的信号来确定地面设备的位置、速度和时间。
而INS则依赖于陀螺仪和加速度计来测量载体的运动状态，无需外部参考即可连续提供位置、速度和姿态信息。
然而，GNSS可能会受到遮挡或干扰，INS则存在累积误差问题，松组合导航正是为了解决这些问题。
松组合导航的关键在于数据融合。
在Matlab程序中，通常会先利用GNSS数据生成初始的轨迹，然后根据这个轨迹产生模拟的惯导数据，包括陀螺仪和加速度计的输出。
这部分涉及到了信号处理、滤波理论和随机过程的知识，比如卡尔曼滤波（KalmanFilter）常被用于融合这两类传感器的数据。
接下来，这些模拟数据会被输入到惯导解算器中，进行运动状态的更新和校正。
惯导解算通常涉及到牛顿-欧拉方程、四元数表示法等，用于计算载体的位置、速度和姿态。
在Matlab中，可以利用内置的函数或自定义算法来实现这一过程。
仿真完成后，会使用这些模拟的GPS和INS数据进行松组合导航的实现。
松组合意味着GNSS和INS系统保持相对独立，各自进行数据处理，然后在一个高层次上进行信息交换。
这样做的好处是可以避免一个系统的误差影响另一个系统，同时保留各自的优点。
组合导航算法可能包括简单的数据融合策略，如时间同步或者更复杂的滤波算法。
在【sins+gnss】这个压缩包中，可能包含了实现上述功能的Matlab源代码文件，如初始化配置文件、数据生成脚本、滤波算法实现、结果分析工具等。
用户可以通过阅读和运行这些代码，深入理解松组合导航的工作原理，并对其进行定制和优化。
GNSS/INS松组合导航Matlab程序是导航技术研究的重要工具，涵盖了卫星导航、惯性导航、数据融合等多个领域的知识。
通过对这套程序的学习和实践，不仅可以掌握相关算法，还可以提升在复杂环境下的定位能力，对于科研和工程应用具有很高的价值。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。