chan算法推导

① chan算法在nlos误差能有多大

function X = Chan_3BS(MSP,R,Noise) % Chan 算法，利用3BS对MS进行定位； % CHAN_3BS: % 参数说明： % Noise: 测距误差方差. % R： 小区半径. % Also see: Chan_3BS. % 参数检测: if nargout ~=1, error('Too many output arguments!'); end if。

② 关于圆周率的历史资料

古希腊作为古代几何王国对圆周率的贡献尤为突出。古希腊大数学家阿基米德(公元前287–212 年) 开创了人类历史上通过理论计算圆周率近似值的先河。阿基米德从单位圆出发，先用内接正六边形求出圆周率的下界为3，再用外接正六边形并借助勾股定理求出圆周率的上界小于4。

接着，他对内接正六边形和外接正六边形的边数分别加倍，将它们分别变成内接正12边形和外接正12边形，再借助勾股定理改进圆周率的下界和上界。他逐步对内接正多边形和外接正多边形的边数加倍，直到内接正96边形和外接正96边形为止。

最后，他求出圆周率的下界和上界分别为223/71 和22/7， 并取它们的平均值3.141851 为圆周率的近似值。阿基米德用到了迭代算法和两侧数值逼近的概念，称得上是“计算数学”的鼻祖。

南北朝时代着名数学家祖冲之进一步得出精确到小数点后7位的π值（约5世纪下半叶），给出不足近似值3.1415926和过剩近似值3.1415927，还得到两个近似分数值，密率355/113和约率22/7。他的辉煌成就比欧洲至少早了1000年。

其中的密率在西方直到1573才由德国人奥托得到，1625年发表于荷兰工程师安托尼斯的着作中，欧洲不知道是祖冲之先知道密率的，将密率错误的称之为安托尼斯率。

阿拉伯数学家卡西在15世纪初求得圆周率17位精确小数值，打破祖冲之保持近千年的纪录。

德国数学家柯伦于1596年将π值算到20位小数值，后投入毕生精力，于1610年算到小数后35位数，该数值被用他的名字称为鲁道夫数。

斐波那契算出圆周率约为3.1418。

韦达用阿基米德的方法，算出3.1415926535<π<3.1415926537

他还是第一个以无限乘积叙述圆周率的人。

鲁道夫万科伦以边数多过32000000000的多边形算出有35个小数位的圆周率。

华理斯在1655年求出一道公式π/2=2×2×4×4×6×6×8×8...../3×3×5×5×7×7×9×9......

欧拉发现的e的iπ次方加1等于0，成为证明π是超越数的重要依据。

(2)chan算法推导扩展阅读：

魏晋时，刘徽曾用使正多边形的边数逐渐增加去逼近圆周的方法（即“割圆术”），求得π的近似值3.1416。

汉朝时，张衡得出π的平方除以16等于5/8，即π等于10的开方（约为3.162）。虽然这个值不太准确，但它简单易理解，所以也在亚洲风行了一阵。 王蕃（229-267）发现了另一个圆周率值，这就是3.156，但没有人知道他是如何求出来的。

公元5世纪，祖冲之和他的儿子以正24576边形，求出圆周率约为355/113，和真正的值相比，误差小于八亿分之一。这个纪录在一千年后才给打破。

印度，约在公元530年，数学大师阿耶波多利用384边形的周长，算出圆周率约为√9.8684。 婆罗门笈多采用另一套方法，推论出圆周率等于10的算术平方根。

圆周率（Pai）是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母π表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比。是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。 在分析学里，π可以严格地定义为满足sin x = 0的最小正实数x。

圆周率用字母 π（读作pài）表示，是一个常数（约等于3.141592654），是代表圆周长和直径的比值。它是一个无理数，即无限不循环小数。

在日常生活中，通常都用3.14代表圆周率去进行近似计算。而用十位小数3.141592654便足以应付一般计算。即使是工程师或物理学家要进行较精密的计算，充其量也只需取值至小数点后几百个位。

③ 请问有谁知道TV算法（最小全变分算法）

您好，[LASIP_Image_Restoration_DemoBox_v112.rar] - LASIP局部多项式逼近算法用于二维信号处理、图像复原，图像去噪的MATLAB实现。
[blind.rar] - 利用盲卷积图像复原方法，对模糊图像进行图像复原，可以达到比较好的效果。
[TV1.rar] - 采用T.Chan的总体变分(TV)方法实现图像修复，由于算法本身的局限性，无法解决视觉连通性的问题。

[Thisprocereforfull-variational.rar] - 本程序实现全变分(Total Variation, TV)的去噪算法，它使用了PDF纠正TV算法中的小问题。该算法可以很好地保留原图边缘信息的同时，去除噪声。
[LASIP_BlindDeconvolution.zip] - The LASIP routines for Multiframe Blind Deconvolution are used for restoration of an Image from its multiple blurred and noisy observations.
[irntv.zip] - The generalized total variation denoising algorithm which can be widely used for optimization or signal processing
[RestoreToolsNoIP.rar] - 一个非常好的图像恢复的工具集，matlab编写的源代码。
[MaximumEntropyv1.00.zip] - 一个基于最大熵的图像复原算法源代码。可以完成图像的去燥声和去模糊。
[TVInpainting.rar] - TV图象修复 自己写的小程序 matlab
[TVCMRI_pub.zip] - matlab code for Fixed point and Bregman iterative methods. minimize alpha*TV(Phi *x) + beta*||x||_1 + 0.5*||Ax-b||_2^2

④ 圆周率的历史资料有关内容

圆周率的历史资料：

古希腊作为古代几何王国对圆周率的贡献尤为突出。古希腊大数学家阿基米德 开创了人类历史上通过理论计算圆周率近似值的先河。

阿基米德从单位圆出发，先用内接正六边形求出圆周率的下界为3，再用外接正六边形并借助勾股定理求出圆周率的上界小于4。

接着，他对内接正六边形和外接正六边形的边数分别加倍，将它们分别变成内接正12边形和外接正12边形，再借助勾股定理改进圆周率的下界和上界。

他逐步对内接正多边形和外接正多边形的边数加倍，直到内接正96边形和外接正96边形为止。最后，他求出圆周率的下界和上界分别为223/71 和22/7， 并取它们的平均值3.141851 为圆周率的近似值。

(4)chan算法推导扩展阅读：

把圆周率的数值算得这么精确，实际意义并不大。现代科技领域使用的圆周率值，有十几位已经足够了。

如果以39位精度的圆周率值，来计算宇宙的大小，误差还不到一个原子的体积 。以前的人计算圆周率，是要探究圆周率是否循环小数。

自从1761年兰伯特证明了圆周率是无理数，1882年林德曼证明了圆周率是超越数后，圆周率的神秘面纱就被揭开了，π在许多数学领域都有非常重要的作用。

⑤ 非视距环境（NLOS）是什么环境

由于对无线定位日益增长的业务需求,无线定位近些年成为人们关注的焦点.针对实际环境中TDOA测量值时常受到非视距的影响而造成定位精度显着下降的问题,在Chan算法基础上,提出一种减小非视距影响的算法,该算法采用加入校正因子的方法,通过逐步迭代,以增加较小的运算量为代价减小非视距的影响,从而达到提高定位精度的目的.仿真表明,在各种环境下,特别是非视距环境下,该算法能够显着提高定位的精度,且运算量较小,因而具有一定的实用意义.

⑥ verilog编程问题，高手进在线等~

1、用mask提取通道信息，滤掉flag中的无效信息。
eg. mask1=4‘b0001; flag = 4‘b0101 chan1 = flag & mask1 = 4’b0001
mask2=4‘b0010; flag = 4‘b0101 chan2= flag & mask1 = 4’b0000
mask3=4‘b0100; flag = 4‘b0101 chan3 = flag & mask1 = 4’b0100
mask4=4‘b1000; flag = 4‘b0101 chan4 = flag & mask1 = 4’b0000
于是，有效的通道1保留，无效通道变为0。
2、indicator输出格式是二进制码，步骤1产生的one-hot码。
需要实现一个one-hot到二进制的转码逻辑，实现2^n -> n。
3、indicator输出看你的描述暗含了优先级，即从低到高indicator1优先输出。
需要实现挤气泡（认为1中chan2，chan4这样为0的通道是气泡），可以用排序算法，
设data_buffer = {chan4,chan3,chan2,chan1};
举个例子，chan2和chan1比，如果chan1为0，则交换为data_buffer1 = {chan4,chan3,chan1,chan2}，这样气泡就左移了。气泡挤完就可以输出给indicator了。

⑦ 求解一贪心算法问题

最快回答那个不懂别乱说，别误人子弟。
这题标准的贪心算法，甚至很多时候被当做贪心例题
要求平均等待时间，那么就得用 总等待时间 / 人数
所以只用关心总等待时间，
如果数据大的在前面，那么后面必然都要加一次这个时间，所以按从小到大排。
给你写了个，自己看吧。
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <stdio.h>
using namespace std;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int n;
float arr[105];
cin >> n;
for(int i = 0; i < n; ++i)
cin >> arr[i];
sort(arr, arr+n);
int tnow = 0;
int tmax = 0;
for(int i = 0; i < n; ++i)
{
tmax += tnow;
tnow += arr[i];
}
for(int i = 0; i < n; ++i)
{
printf("%0.2f ", arr[i]);
}
cout << endl;
printf("%0.2f\n",tmax / (float)n);
return 0;
}

⑧ chan算法的介绍

Chan算法是一种基于TDOA技术、具有解析表达式解的定位算法，在TDOA误差服从理想高斯分布时性能良好。

⑨ 我想用matlab进行CHAN算法仿真，求程序

function X = Chan_3BS(MSP,R,Noise)
% Chan 算法，利用3BS对MS进行定位；
% CHAN_3BS:
% 参数说明：
% Noise: 测距误差方差.
% R： 小区半径.
% Also see: Chan_3BS.

% 参数检测:
if nargout ~=1,
error('Too many output arguments!');
end
if nargin ~= 3,
error('input arguments error!');
end

% 算法开始
MS = R*MSP;
BS = R*NetworkTop(3);

% A矩阵:
X21 = BS(1,2) - BS(1,1);
X31 = BS(1,3) - BS(1,1);
Y21 = BS(2,2) - BS(2,1);
Y31 = BS(2,3) - BS(2,1);
A = inv([X21,Y21;X31,Y31]);

% B矩阵:
R1 = sqrt((BS(1,1) - MS(1))^2 + (BS(2,1) - MS(2))^2);
R2 = sqrt((BS(1,2) - MS(1))^2 + (BS(2,2) - MS(2))^2);
R3 = sqrt((BS(1,3) - MS(1))^2 + (BS(2,3) - MS(2))^2);

R21 = R2 - R1 + MeaNoise(Noise); % 需要加噪声
R31 = R3 - R1 + MeaNoise(Noise);
B = [R21;R31];

% C矩阵:
K1 = BS(1,1)^2 + BS(2,1)^2;
K2 = BS(1,2)^2 + BS(2,2)^2;
K3 = BS(1,3)^2 + BS(2,3)^2;
C = 0.5*[R21^2 - K2 + K1; R31^2 - K3 + K1];

% 一元二次方程的系数：
a = B'*A'*A*B - 1;
b = B'*A'*A*C + C'*A'*A*B;
c = C'*A'*A*C;

% 方程的两个根：
root1 = abs((-b + sqrt(b^2 - 4*a*c))/(2*a));
root2 = abs((-b - sqrt(b^2 - 4*a*c))/(2*a));

% 检验方程的根：
if root1 < R,
EMS = -A*(B*root1 + C);
else
EMS = -A*(B*root2 + C);
end

% 输出结果：
if nargout == 1,
X = EMS;
else
disp(EMS);
end