RSSI位置指纹的定位误差分析与仿真

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1、RSSI位置指纹的定位误差分析与仿真总结：ibeacon设置4个足够，采样点间距1m，定位方法选择k-nnss算法：在指纹库找到与待定位点信号强度最接近（k个）的多个样本，将他们对应的多个采样点位置的质心作为待定位点的位置，k的取值对定位精度影响不明显一种利用统计中值的加权RSSI定位算法总结：在计算节点坐标阶段去除粗差算法大都利用中位数代替均值使用此方法可提高算法的抗粗差能力。受此启发本文提出了一种基于统计中值加权的定位算法即在两两节点之间通信交流一段时间并获取一定数量RSSI数据对数据做如下处理在信号序列中找到RSSI信号强度的中值再对信号序列中每一信号强度都以此中值为

2、基础计算其权值其中权值的计算应该满足(1)如果序列中某点的信号值越接近该序列中的中值则其权值也相应地越大如果某点为含粗差的RSSI信号则其信号强度和该序列内的中值相差较大因此其权值相应较小(2)归一化权值。将序列内每一点的信号值与其对应的权值相乘再求和作为两节点之间的RSSI信号值。基于指纹技术的蓝牙室内定位系统总结：人在室内走动所带来的白噪声影响可以用卡尔曼滤波处理消除，突变噪声采用小波滤波变换消除（都是具体算法，文中没有提到代码）