【摘 要】
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室内定位技术的关键在于获取距离参数,在这一问题的研究中运用RSSI信号获得距离参数一直是比较通行的方法.本文针对室内环境复杂,接收RSSI信号存在较大噪声的情况,提出了一种
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室内定位技术的关键在于获取距离参数,在这一问题的研究中运用RSSI信号获得距离参数一直是比较通行的方法.本文针对室内环境复杂,接收RSSI信号存在较大噪声的情况,提出了一种运用卡尔曼滤波器对信号数据进行平滑预处理,随后利用最小二乘法进行分段曲线拟合从而实现定位的算法.通过实验测试结果表明,本文所提出的算法平均定位精度可达0.9 m,与普通数据平均值预处理算法和曲线直接拟合方法相比较,定位精度更高;比直接应用对数距离损耗路径模型的定位算法更为合理可靠,能够在一定程度上满足无线传感器网络室内定位需求.
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