【摘 要】
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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
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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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
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