基于RSSI修正的定位算法分析

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kcoufee 2025-09-23 07:12:27

文章标签 最小二乘卡尔曼滤波 ci 文章分类 HarmonyOS 后端开发

分析和实现基于RSSI（接收信号强度指示）修正的定位算法

% 基于RSSI修正的定位算法分析
clear; clc; close all;

%% 1. 参数设置
fprintf('设置定位系统参数...\n');

% 环境参数
n = 2.5;                % 路径损耗指数 (2-4之间，自由空间为2)
sigma_shadow = 4;       % 阴影衰落标准差 (dB)
d0 = 1;                 % 参考距离 (m)
PL_d0 = -40;            % 参考距离处的路径损耗 (dBm)

% 锚节点（基站）位置
anchor_positions = [0, 0;    % 锚节点1
                   10, 0;   % 锚节点2
                   0, 10;   % 锚节点3
                   10, 10]; % 锚节点4

num_anchors = size(anchor_positions, 1);

% 目标节点真实位置
target_position = [4, 6];

% RSSI测量参数
num_measurements = 100;  % 每个锚节点的测量次数
measurement_interval = 1; % 测量间隔 (秒)

%% 2. RSSI测量模型
fprintf('模拟RSSI测量...\n');

% 计算真实距离
true_distances = sqrt(sum((anchor_positions - target_position).^2, 2));

% 生成RSSI测量值
rssi_measurements = zeros(num_anchors, num_measurements);
for i = 1:num_anchors
    % 理论路径损耗
    PL = PL_d0 + 10 * n * log10(true_distances(i)/d0);
    
    % 添加阴影衰落
    shadowing = sigma_shadow * randn(1, num_measurements);
    
    % 生成RSSI测量值 (假设发射功率为0dBm)
    rssi_measurements(i, :) = -PL + shadowing;
end

% 显示RSSI测量结果
figure;
for i = 1:num_anchors
    subplot(2, 2, i);
    plot(1:num_measurements, rssi_measurements(i, :), 'b-');
    hold on;
    plot([1, num_measurements], [mean(rssi_measurements(i, :)), mean(rssi_measurements(i, :))], 'r--', 'LineWidth', 2);
    xlabel('测量次数');
    ylabel('RSSI (dBm)');
    title(sprintf('锚节点 %d 的RSSI测量', i));
    legend('测量值', '平均值');
    grid on;
end

%% 3. 基本距离估计
fprintf('进行基本距离估计...\n');

% 从RSSI估计距离
estimated_distances = zeros(num_anchors, 1);
distance_errors = zeros(num_anchors, 1);

for i = 1:num_anchors
    % 使用平均RSSI值
    avg_rssi = mean(rssi_measurements(i, :));
    
    % 路径损耗模型: PL = PL0 + 10n log10(d/d0)
    % 因此: d = d0 * 10^((PL - PL0)/(10n))
    estimated_distances(i) = d0 * 10^((avg_rssi - PL_d0)/(10*n));
    
    % 计算距离误差
    distance_errors(i) = abs(estimated_distances(i) - true_distances(i));
end

% 显示距离估计结果
fprintf('\n距离估计结果:\n');
for i = 1:num_anchors
    fprintf('锚节点 %d: 真实距离=%.2fm, 估计距离=%.2fm, 误差=%.2fm\n', ...
            i, true_distances(i), estimated_distances(i), distance_errors(i));
end

%% 4. 基本定位算法 (最小二乘法)
fprintf('\n执行基本定位算法...\n');

% 最小二乘定位
A = zeros(num_anchors-1, 2);
b = zeros(num_anchors-1, 1);

for i = 1:num_anchors-1
    A(i, 1) = 2*(anchor_positions(i+1, 1) - anchor_positions(1, 1));
    A(i, 2) = 2*(anchor_positions(i+1, 2) - anchor_positions(1, 2));
    
    b(i) = (anchor_positions(i+1, 1)^2 + anchor_positions(i+1, 2)^2) - ...
           (anchor_positions(1, 1)^2 + anchor_positions(1, 2)^2) + ...
           estimated_distances(1)^2 - estimated_distances(i+1)^2;
end

% 求解最小二乘问题
basic_position = (A' * A) \ (A' * b);

% 计算定位误差
basic_error = norm(basic_position' - target_position);
fprintf('基本定位结果: [%.2f, %.2f], 误差=%.2fm\n', ...
        basic_position(1), basic_position(2), basic_error);

%% 5. RSSI修正技术
fprintf('\n应用RSSI修正技术...\n');

% 方法1: 滑动平均滤波
window_size = 10;
filtered_rssi = zeros(num_anchors, num_measurements);

for i = 1:num_anchors
    for j = 1:num_measurements
        start_idx = max(1, j - window_size + 1);
        filtered_rssi(i, j) = mean(rssi_measurements(i, start_idx:j));
    end
end

% 方法2: 卡尔曼滤波修正
% 初始化卡尔曼滤波器
Q = 0.1; % 过程噪声协方差
R = sigma_shadow^2; % 测量噪声协方差

kalman_rssi = zeros(num_anchors, num_measurements);
x_est = zeros(num_anchors, 1);
P_est = ones(num_anchors, 1);

for i = 1:num_anchors
    % 初始状态
    x_est(i) = rssi_measurements(i, 1);
    P_est(i) = 1;
    
    kalman_rssi(i, 1) = x_est(i);
    
    for j = 2:num_measurements
        % 预测步骤
        x_pred = x_est(i);
        P_pred = P_est(i) + Q;
        
        % 更新步骤
        K = P_pred / (P_pred + R);
        x_est(i) = x_pred + K * (rssi_measurements(i, j) - x_pred);
        P_est(i) = (1 - K) * P_pred;
        
        kalman_rssi(i, j) = x_est(i);
    end
end

% 显示RSSI修正结果
figure;
for i = 1:num_anchors
    subplot(2, 2, i);
    plot(1:num_measurements, rssi_measurements(i, :), 'b-', 'LineWidth', 0.5);
    hold on;
    plot(1:num_measurements, filtered_rssi(i, :), 'g-', 'LineWidth', 1.5);
    plot(1:num_measurements, kalman_rssi(i, :), 'r-', 'LineWidth', 1.5);
    xlabel('测量次数');
    ylabel('RSSI (dBm)');
    title(sprintf('锚节点 %d 的RSSI修正', i));
    legend('原始', '滑动平均', '卡尔曼滤波');
    grid on;
end

%% 6. 基于修正RSSI的定位
fprintf('\n执行基于修正RSSI的定位...\n');

% 使用卡尔曼滤波修正的RSSI进行定位
corrected_distances = zeros(num_anchors, 1);

for i = 1:num_anchors
    % 使用卡尔曼滤波后的RSSI
    avg_corrected_rssi = kalman_rssi(i, end);
    corrected_distances(i) = d0 * 10^((avg_corrected_rssi - PL_d0)/(10*n));
end

% 使用修正后的距离进行定位
A_corrected = zeros(num_anchors-1, 2);
b_corrected = zeros(num_anchors-1, 1);

for i = 1:num_anchors-1
    A_corrected(i, 1) = 2*(anchor_positions(i+1, 1) - anchor_positions(1, 1));
    A_corrected(i, 2) = 2*(anchor_positions(i+1, 2) - anchor_positions(1, 2));
    
    b_corrected(i) = (anchor_positions(i+1, 1)^2 + anchor_positions(i+1, 2)^2) - ...
                     (anchor_positions(1, 1)^2 + anchor_positions(1, 2)^2) + ...
                     corrected_distances(1)^2 - corrected_distances(i+1)^2;
end

% 求解最小二乘问题
corrected_position = (A_corrected' * A_corrected) \ (A_corrected' * b_corrected);

% 计算定位误差
corrected_error = norm(corrected_position' - target_position);
fprintf('修正定位结果: [%.2f, %.2f], 误差=%.2fm\n', ...
        corrected_position(1), corrected_position(2), corrected_error);

%% 7. 加权最小二乘定位
fprintf('\n执行加权最小二乘定位...\n');

% 基于距离不确定性分配权重
weights = 1 ./ (corrected_distances.^2); % 距离越远，权重越小
weights = weights / sum(weights); % 归一化

% 构建加权最小二乘问题
A_weighted = zeros(num_anchors-1, 2);
b_weighted = zeros(num_anchors-1, 1);
W = zeros(num_anchors-1, num_anchors-1);

for i = 1:num_anchors-1
    A_weighted(i, 1) = 2*(anchor_positions(i+1, 1) - anchor_positions(1, 1));
    A_weighted(i, 2) = 2*(anchor_positions(i+1, 2) - anchor_positions(1, 2));
    
    b_weighted(i) = (anchor_positions(i+1, 1)^2 + anchor_positions(i+1, 2)^2) - ...
                    (anchor_positions(1, 1)^2 + anchor_positions(1, 2)^2) + ...
                    corrected_distances(1)^2 - corrected_distances(i+1)^2;
    
    % 权重矩阵 (使用几何平均权重)
    W(i, i) = sqrt(weights(1) * weights(i+1));
end

% 求解加权最小二乘问题
weighted_position = (A_weighted' * W * A_weighted) \ (A_weighted' * W * b_weighted);

% 计算定位误差
weighted_error = norm(weighted_position' - target_position);
fprintf('加权定位结果: [%.2f, %.2f], 误差=%.2fm\n', ...
        weighted_position(1), weighted_position(2), weighted_error);

%% 8. 非线性优化定位
fprintf('\n执行非线性优化定位...\n');

% 使用非线性最小二乘优化
options = optimoptions('lsqnonlin', 'Display', 'off');
initial_guess = [5, 5]; % 初始猜测

% 定义目标函数
fun = @(x) sqrt(sum((anchor_positions - x).^2, 2)) - corrected_distances;

% 执行非线性优化
optimized_position = lsqnonlin(fun, initial_guess, [], [], options);

% 计算定位误差
optimized_error = norm(optimized_position - target_position);
fprintf('优化定位结果: [%.2f, %.2f], 误差=%.2fm\n', ...
        optimized_position(1), optimized_position(2), optimized_error);

%% 9. 结果可视化
fprintf('\n可视化定位结果...\n');

% 绘制锚节点和目标节点
figure;
plot(anchor_positions(:, 1), anchor_positions(:, 2), 'ks', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'k');
hold on;
plot(target_position(1), target_position(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'r');

% 绘制定位结果
plot(basic_position(1), basic_position(2), 'b*', 'MarkerSize', 10);
plot(corrected_position(1), corrected_position(2), 'g*', 'MarkerSize', 10);
plot(weighted_position(1), weighted_position(2), 'm*', 'MarkerSize', 10);
plot(optimized_position(1), optimized_position(2), 'c*', 'MarkerSize', 10);

% 绘制误差圆
theta = linspace(0, 2*pi, 100);
for i = 1:num_anchors
    x_circle = anchor_positions(i, 1) + corrected_distances(i) * cos(theta);
    y_circle = anchor_positions(i, 2) + corrected_distances(i) * sin(theta);
    plot(x_circle, y_circle, '--', 'Color', [0.5, 0.5, 0.5], 'LineWidth', 0.5);
end

% 设置图形属性
xlabel('X坐标 (m)');
ylabel('Y坐标 (m)');
title('基于RSSI修正的定位结果');
legend('锚节点', '真实位置', '基本定位', '修正定位', '加权定位', '优化定位', '距离估计');
axis equal;
grid on;

% 添加误差文本
text(0.5, -2, sprintf('基本定位误差: %.2fm', basic_error), 'Color', 'b');
text(0.5, -3, sprintf('修正定位误差: %.2fm', corrected_error), 'Color', 'g');
text(0.5, -4, sprintf('加权定位误差: %.2fm', weighted_error), 'Color', 'm');
text(0.5, -5, sprintf('优化定位误差: %.2fm', optimized_error), 'Color', 'c');

%% 10. 性能统计分析
fprintf('\n进行性能统计分析...\n');

% 多次运行模拟以获取统计结果
num_simulations = 100;
errors_basic = zeros(num_simulations, 1);
errors_corrected = zeros(num_simulations, 1);
errors_weighted = zeros(num_simulations, 1);
errors_optimized = zeros(num_simulations, 1);

for sim = 1:num_simulations
    % 生成新的RSSI测量值
    for i = 1:num_anchors
        PL = PL_d0 + 10 * n * log10(true_distances(i)/d0);
        shadowing = sigma_shadow * randn(1, num_measurements);
        rssi_measurements(i, :) = -PL + shadowing;
    end
    
    % 基本定位
    avg_rssi = mean(rssi_measurements, 2);
    basic_dists = d0 * 10.^((avg_rssi - PL_d0)./(10*n));
    
    A_basic = zeros(num_anchors-1, 2);
    b_basic = zeros(num_anchors-1, 1);
    
    for i = 1:num_anchors-1
        A_basic(i, 1) = 2*(anchor_positions(i+1, 1) - anchor_positions(1, 1));
        A_basic(i, 2) = 2*(anchor_positions(i+1, 2) - anchor_positions(1, 2));
        
        b_basic(i) = (anchor_positions(i+1, 1)^2 + anchor_positions(i+1, 2)^2) - ...
                     (anchor_positions(1, 1)^2 + anchor_positions(1, 2)^2) + ...
                     basic_dists(1)^2 - basic_dists(i+1)^2;
    end
    
    pos_basic = (A_basic' * A_basic) \ (A_basic' * b_basic);
    errors_basic(sim) = norm(pos_basic' - target_position);
    
    % RSSI修正 (卡尔曼滤波)
    kalman_rssi = zeros(num_anchors, num_measurements);
    for i = 1:num_anchors
        x_est = rssi_measurements(i, 1);
        P_est = 1;
        kalman_rssi(i, 1) = x_est;
        
        for j = 2:num_measurements
            x_pred = x_est;
            P_pred = P_est + Q;
            K = P_pred / (P_pred + R);
            x_est = x_pred + K * (rssi_measurements(i, j) - x_pred);
            P_est = (1 - K) * P_pred;
            kalman_rssi(i, j) = x_est;
        end
    end
    
    % 修正定位
    corrected_dists = d0 * 10.^((mean(kalman_rssi, 2) - PL_d0)./(10*n));
    
    A_corr = zeros(num_anchors-1, 2);
    b_corr = zeros(num_anchors-1, 1);
    
    for i = 1:num_anchors-1
        A_corr(i, 1) = 2*(anchor_positions(i+1, 1) - anchor_positions(1, 1));
        A_corr(i, 2) = 2*(anchor_positions(i+1, 2) - anchor_positions(1, 2));
        
        b_corr(i) = (anchor_positions(i+1, 1)^2 + anchor_positions(i+1, 2)^2) - ...
                    (anchor_positions(1, 1)^2 + anchor_positions(1, 2)^2) + ...
                    corrected_dists(1)^2 - corrected_dists(i+1)^2;
    end
    
    pos_corrected = (A_corr' * A_corr) \ (A_corr' * b_corr);
    errors_corrected(sim) = norm(pos_corrected' - target_position);
    
    % 加权定位
    weights = 1 ./ (corrected_dists.^2);
    weights = weights / sum(weights);
    
    A_weight = zeros(num_anchors-1, 2);
    b_weight = zeros(num_anchors-1, 1);
    W_mat = zeros(num_anchors-1, num_anchors-1);
    
    for i = 1:num_anchors-1
        A_weight(i, 1) = 2*(anchor_positions(i+1, 1) - anchor_positions(1, 1));
        A_weight(i, 2) = 2*(anchor_positions(i+1, 2) - anchor_positions(1, 2));
        
        b_weight(i) = (anchor_positions(i+1, 1)^2 + anchor_positions(i+1, 2)^2) - ...
                      (anchor_positions(1, 1)^2 + anchor_positions(1, 2)^2) + ...
                      corrected_dists(1)^2 - corrected_dists(i+1)^2;
        
        W_mat(i, i) = sqrt(weights(1) * weights(i+1));
    end
    
    pos_weighted = (A_weight' * W_mat * A_weight) \ (A_weight' * W_mat * b_weight);
    errors_weighted(sim) = norm(pos_weighted' - target_position);
    
    % 非线性优化
    fun_opt = @(x) sqrt(sum((anchor_positions - x).^2, 2)) - corrected_dists;
    pos_optimized = lsqnonlin(fun_opt, initial_guess, [], [], options);
    errors_optimized(sim) = norm(pos_optimized - target_position);
end

% 计算统计结果
fprintf('定位误差统计 (100次模拟):\n');
fprintf('基本定位 - 均值: %.3fm, 标准差: %.3fm\n', mean(errors_basic), std(errors_basic));
fprintf('修正定位 - 均值: %.3fm, 标准差: %.3fm\n', mean(errors_corrected), std(errors_corrected));
fprintf('加权定位 - 均值: %.3fm, 标准差: %.3fm\n', mean(errors_weighted), std(errors_weighted));
fprintf('优化定位 - 均值: %.3fm, 标准差: %.3fm\n', mean(errors_optimized), std(errors_optimized));

% 绘制误差分布
figure;
subplot(2,2,1);
histogram(errors_basic, 20);
title('基本定位误差分布');
xlabel('误差 (m)');
ylabel('频次');

subplot(2,2,2);
histogram(errors_corrected, 20);
title('修正定位误差分布');
xlabel('误差 (m)');
ylabel('频次');

subplot(2,2,3);
histogram(errors_weighted, 20);
title('加权定位误差分布');
xlabel('误差 (m)');
ylabel('频次');

subplot(2,2,4);
histogram(errors_optimized, 20);
title('优化定位误差分布');
xlabel('误差 (m)');
ylabel('频次');

%% 11. 环境参数敏感性分析
fprintf('\n进行环境参数敏感性分析...\n');

% 分析路径损耗指数的影响
n_values = 1.5:0.5:4;
n_errors = zeros(length(n_values), 4);

for i = 1:length(n_values)
    n_current = n_values(i);
    
    % 生成RSSI测量值
    for j = 1:num_anchors
        PL = PL_d0 + 10 * n_current * log10(true_distances(j)/d0);
        shadowing = sigma_shadow * randn(1, num_measurements);
        rssi_measurements(j, :) = -PL + shadowing;
    end
    
    % 基本定位
    avg_rssi = mean(rssi_measurements, 2);
    basic_dists = d0 * 10.^((avg_rssi - PL_d0)./(10*n_current));
    
    A_basic = zeros(num_anchors-1, 2);
    b_basic = zeros(num_anchors-1, 1);
    
    for k = 1:num_anchors-1
        A_basic(k, 1) = 2*(anchor_positions(k+1, 1) - anchor_positions(1, 1));
        A_basic(k, 2) = 2*(anchor_positions(k+1, 2) - anchor_positions(1, 2));
        
        b_basic(k) = (anchor_positions(k+1, 1)^2 + anchor_positions(k+1, 2)^2) - ...
                     (anchor_positions(1, 1)^2 + anchor_positions(1, 2)^2) + ...
                     basic_dists(1)^2 - basic_dists(k+1)^2;
    end
    
    pos_basic = (A_basic' * A_basic) \ (A_basic' * b_basic);
    n_errors(i, 1) = norm(pos_basic' - target_position);
    
    % 修正定位 (使用正确的n值)
    kalman_rssi = zeros(num_anchors, num_measurements);
    for j = 1:num_anchors
        x_est = rssi_measurements(j, 1);
        P_est = 1;
        kalman_rssi(j, 1) = x_est;
        
        for k = 2:num_measurements
            x_pred = x_est;
            P_pred = P_est + Q;
            K = P_pred / (P_pred + R);
            x_est = x_pred + K * (rssi_measurements(j, k) - x_pred);
            P_est = (1 - K) * P_pred;
            kalman_rssi(j, k) = x_est;
        end
    end
    
    corrected_dists = d0 * 10.^((mean(kalman_rssi, 2) - PL_d0)./(10*n_current));
    
    A_corr = zeros(num_anchors-1, 2);
    b_corr = zeros(num_anchors-1, 1);
    
    for k = 1:num_anchors-1
        A_corr(k, 1) = 2*(anchor_positions(k+1, 1) - anchor_positions(1, 1));
        A_corr(k, 2) = 2*(anchor_positions(k+1, 2) - anchor_positions(1, 2));
        
        b_corr(k) = (anchor_positions(k+1, 1)^2 + anchor_positions(k+1, 2)^2) - ...
                    (anchor_positions(1, 1)^2 + anchor_positions(1, 2)^2) + ...
                    corrected_dists(1)^2 - corrected_dists(k+1)^2;
    end
    
    pos_corrected = (A_corr' * A_corr) \ (A_corr' * b_corr);
    n_errors(i, 2) = norm(pos_corrected' - target_position);
end

% 绘制路径损耗指数敏感性分析
figure;
plot(n_values, n_errors(:, 1), 'b-o', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(n_values, n_errors(:, 2), 'r-s', 'LineWidth', 2);
xlabel('路径损耗指数 n');
ylabel('定位误差 (m)');
title('路径损耗指数敏感性分析');
legend('基本定位', '修正定位');
grid on;

%% 12. 结论与总结
fprintf('\n===== 基于RSSI修正的定位算法分析总结 =====\n');
fprintf('1. RSSI测量受环境因素影响较大，需要修正技术提高精度\n');
fprintf('2. 卡尔曼滤波能有效减少RSSI测量中的噪声影响\n');
fprintf('3. 加权最小二乘法考虑了距离估计的不确定性，提高了定位精度\n');
fprintf('4. 非线性优化方法能更好地处理距离估计误差\n');
fprintf('5. 路径损耗指数的准确性对定位精度有重要影响\n');
fprintf('6. 综合使用多种修正技术可以显著提高定位性能\n');

% 显示最终比较结果
fprintf('\n定位算法性能比较:\n');
fprintf('算法\t\t\t平均误差(m)\t标准差(m)\n');
fprintf('基本定位\t\t%.3f\t\t%.3f\n', mean(errors_basic), std(errors_basic));
fprintf('修正定位\t\t%.3f\t\t%.3f\n', mean(errors_corrected), std(errors_corrected));
fprintf('加权定位\t\t%.3f\t\t%.3f\n', mean(errors_weighted), std(errors_weighted));
fprintf('优化定位\t\t%.3f\t\t%.3f\n', mean(errors_optimized), std(errors_optimized));

程序说明

这个MATLAB程序实现了一个完整的基于RSSI修正的定位算法分析系统，包括以下主要内容：

1. 系统参数设置

定义环境参数（路径损耗指数、阴影衰落标准差等）
设置锚节点（基站）位置和目标节点真实位置
配置RSSI测量参数

2. RSSI测量模型

基于对数距离路径损耗模型生成RSSI测量值
添加阴影衰落效应模拟真实环境
可视化RSSI测量结果

3. 基本距离估计

使用路径损耗模型从RSSI估计距离
计算距离估计误差

4. 基本定位算法

使用最小二乘法进行初步定位
计算定位误差

5. RSSI修正技术

实现滑动平均滤波减少RSSI波动
实现卡尔曼滤波进一步优化RSSI测量
比较不同修正技术的效果

6. 基于修正RSSI的定位

使用修正后的RSSI进行距离估计
应用最小二乘法进行定位

7. 加权最小二乘定位

基于距离不确定性分配权重
实现加权最小二乘定位算法

8. 非线性优化定位

使用非线性最小二乘优化方法
直接优化位置估计

9. 性能统计分析

多次运行模拟获取统计结果
比较不同算法的平均误差和标准差

10. 环境参数敏感性分析

分析路径损耗指数对定位精度的影响
评估算法对环境变化的鲁棒性

参考代码基于RSSI修正的定位算法分析 www.youwenfan.com/contentcnh/64103.html

关键算法原理

RSSI路径损耗模型

RSSI与距离的关系由以下路径损耗模型描述：

PL(d) = PL(d0) + 10n log10(d/d0) + Xσ

其中：

PL(d) 是距离d处的路径损耗
PL(d0) 是参考距离d0处的路径损耗
n 是路径损耗指数
Xσ 是服从正态分布的阴影衰落

卡尔曼滤波

卡尔曼滤波用于减少RSSI测量中的噪声：

预测步骤：基于上一状态预测当前状态
更新步骤：使用新测量值更新预测

加权最小二乘

加权最小二乘法为不同距离估计分配不同权重：

权重 w_i = 1 / (d_i^2)

距离越远，估计不确定性越大，权重越小。

使用说明

修改环境参数以适应不同的应用场景
调整锚节点位置和目标节点位置
运行程序观察不同算法的性能比较
分析环境参数敏感性结果

扩展应用

这个RSSI定位框架可以扩展到以下应用场景：

室内定位：在商场、机场等室内环境中定位人员或设备
物联网设备跟踪：监控物联网设备的位置
无线传感器网络：在传感器网络中定位节点
智能家居：定位家居设备或人员

这个实现提供了一个完整的RSSI定位分析框架，您可以根据实际需求进行修改和扩展。

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基于RSSI修正的定位算法分析

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程序说明

1. 系统参数设置

2. RSSI测量模型

3. 基本距离估计

4. 基本定位算法

5. RSSI修正技术

6. 基于修正RSSI的定位

7. 加权最小二乘定位

8. 非线性优化定位

9. 性能统计分析

10. 环境参数敏感性分析

关键算法原理

RSSI路径损耗模型

卡尔曼滤波

加权最小二乘

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