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基于RSSI测距模型优化算法研究

         

摘要

RSSI定位方法已成为近年来研究热点,基于测距的RSSI定位算法本身具有一定缺陷,无线信号在传播过程中由于受到环境中各种高斯白噪声的干扰,致使获取的RSSI值会在某一中心值上下波动,极大影响了定位的实效性 、准确性.为提高室内环境的定位精度,提出一种基于RSSI的高斯 — 卡尔曼滤波优化.先用极大似然估计得出RSSI测距模型的修正参数,然后使用最小二乘法(LSM)初步估计所求定点的坐标,最后利用高斯-卡尔曼滤波对计算出来的定位节点坐标和参数进行优化,利用Matlab实验仿真结果表明,算法具有定位误差小 、精度高的明显特点.

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