LANDMARC算法

reftag1=zeros（91）;
reftag2=zeros（91）;
reftag3=zeros（91）;

tagtag1=0;
tagtag2=0;
tagtag3=0;

tagsample1=[42444442505252504850504840424240];%16个参考标签在读写器1上的信号强度
tagsample2=[44464240525450485052484642444240];%16个参考标签在读写器2上的信号强度
tagsample3=[40424644485054524648525040424442];%16个参考标签在读写器3上的信号强度


tagtag1=38;%待定位标签在读写器1上的信号强度
tagtag2=46;%待定位标签在读写器2上的信号强度
tagtag3=44;%待定位标签在读写器3上的信号强度

reftag1=tagsample1;
reftag2=tagsample2;
reftag3=tagsample3;



axis=[22;42;82;102;25;45;85;105;210;410;810;1010;213;413;813;1013];%16个参考标签的坐标
 %16个参考标签，3个阅读器 ，1个目标标签       
ee=zeros（116）;%待定位标签和16个参考标签的欧式距离矩阵
eetemp=zeros（116）;%16个欧式距离由大到小的排列
eeaxis=zeros（14）;%最小的4个欧式距离在ee中的序号
w=zeros（14）;%权重 
tagaxis=zeros（12）;%待定位标签的位置

esum=0