【摘 要】
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基于RSSI值的测距技术中，通过对天线全向性问题的分析，提出基于Unscented卡尔曼滤波（UKF）的定位算法。利用基于RSSI值的测距模型进行距离测量，并使用Unscented卡尔曼滤波算法估计
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基于RSSI值的测距技术中，通过对天线全向性问题的分析，提出基于Unscented卡尔曼滤波（UKF）的定位算法。利用基于RSSI值的测距模型进行距离测量，并使用Unscented卡尔曼滤波算法估计节点坐标。由于RSSI值的测量和测距模型参数受到环境的影响，采用高斯滤波对RSSI值进行优化，对环境参数使用线性回归算法进行优化并采用自适应机制更新。通过与最大似然估计法（ML）的比较实验表明，该算法能有效地减小定位误差，提高定位精度。
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