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基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的RSSI室内定位算法设计与实现
基于无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）的RSSI室内定位算法设计与实现
摘要：随着无线传感技术的广泛应用，室内定位成为一个备受关注的问题。在室内环境中，利用接收到的信号强度指示（RSSI），可进行定位。但由于RSSI受到诸多因素的影响，如障碍物、信号衰减等，传统的RSSI室内定位算法往往存在精度较低的问题。本文基于无迹卡尔曼滤波（UKF）提出了一种新的室内定位算法，以提高定位精度。
关键词：室内定位，RSSI，无迹卡尔曼滤波（UKF）
1.引言
室内定位技术在无线传感网络、室内导航等领域有着广泛的应用。其中，利用接收到的信号强度指示（RSSI）进行定位是一种常见的方法。但传统的RSSI室内定位算法存在着定位精度低的问题，主要是由于RSSI受多种因素的影响。因此，提出一种新的室内定位算法以提高定位精度是一个重要的研究方向。
2.研究背景
2.1RSSI室内定位原理
RSSI是接收到的信号强度指示，可以用于室内定位。基本原理是根据信号的强弱来确定接收器与发送器之间的距离。然而，由于室内环境的复杂性，如障碍物、信号衰减等，RSSI值常常受到多种因素的影响，导致定位精度低。
2.2无迹卡尔曼滤波（UKF）
UKF是一种无序变量的状态估计方法，能够较好地处理非线性系统。UKF通过将状态变量通过一系列矩形点进行采样，然后通过这些采样点来近似原始的非线性分布。相比于传统的卡尔曼滤波，UKF能够更好地处理非线性系统，从而提高定位精度。
3.算法设计与实现
3.1RSSI数据采集
首先，需要在室内环境中收集RSSI数据。可以采用多个基站布置在室内的不同位置，然后通过无线传感器进行RSSI的测量。收集到的数据包括了多个不同位置的RSSI强度值。
3.2RSSI数据预处理
预处理是为了剔除异常值和噪声，以提高数据的准确性。可以采用滑动窗口平均法或者离群点检测等方法对数据进行预处理。
3.3状态空间模型建立
根据室内定位的场景，可以建立状态空间模型。一般采用二维坐标表示室内位置，可以将位置信息作为状态变量。
3.4UKF算法实现
基于收集到的RSSI数据和建立的状态空间模型，可以利用UKF算法进行定位。首先，通过UKF算法估计状态变量的均值和方差；然后，利用观测模型将估计的状态变量与RSSI数据进行对比，从而得到定位结果。
4.实验结果与分析
在实验室室内环境下，采集了一组RSSI数据，并进行了数据预处理和UKP算法的实现。实验结果表明，利用UKF算法能够提高室内定位的精度，相比于传统的RSSI室内定位算法，定位误差有所减小。
5.结论与展望
本文基于无迹卡尔曼滤波（UKF）提出了一种新的室内定位算法，以提高定位精度。实验结果表明，该算法相比于传统的RSSI室内定位算法，能够减小定位误差。然而，该算法仍然存在一些问题，如对室内环境变化的适应性较差，因此还需要进一步进行改进和研究。
参考文献：
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