matlab说话代码-ProbabilisticMultilateration:硕士论文：一种解决多边问题的概率方法

matlab说话代码贝叶斯视角的多边问题解决方案 该存储库保存文件和Daniel Jean女士的论文，该论文研究了许多分布，这些分布是贝叶斯推理的似然分布。 对于所有情况，我们都使用相同的先验分布（正态）。 结果，实施和所有相关内容可以在下面找到。 该存储库概述 阅读论文后，人们可能会愿意评估结果和/或将其用于自己的工作中。 接下来，我们描述此存储库中的文件，以便向读者介绍如何使用它们。 Solver.m： 计算给定似然分布的argmax（参见论文）的文件。 通常，行程数由k / 2给出，其中k是参考点数。 在第一次运行中，它会生成k个参考点，然后按照论文中的描述和初始点来生成相应的距离。 第一次运行后，最大化成本函数的方法将接收相同的参数，但起点除外，该起点会再次生成以验证最大化结果是否发生变化。 输入： 类型：指定将使用哪个似然函数。 到目前为止，我们支持：1-Rayleigh 2-伽玛 3-反伽玛 4-指数 5-中上 6-制服 用户可以通过相应的编号指定其中任何一个。 d：指定分布的尺寸。 方法：通过最大化未归一化的后验函数来完成优化（请参见论文）。 最大化是通过以下三种方法之一