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基于改进接收信号强度指示的室内定位算法
1.引言
室内定位作为无线定位中最为重要和实用的一种，已经得到了广泛的关注和研究。然而，由于室内环境的特殊性，室内定位比室外定位更加复杂和困难。尽管已经有很多研究者在这方面做了很多工作，但是室内定位的精度和可靠性仍然需要提高。本论文基于改进接收信号强度指示的室内定位算法，旨在提高室内定位的精度和可靠性。
2.现有室内定位技术
目前，室内定位技术主要包括无线信号强度定位（RSS定位）、时间差定位（TDOA）、时间差多普勒定位（TDOA-D）、接收信号强度指示定位（RSI定位）等。其中，无线信号强度定位是一种基于接收信号强度指示（RSSI）的无线定位技术。RSSI值可以通过无线信号的接收强度来反映设备与信号源之间的距离关系，因此可以用来进行室内定位。
RSI定位作为一种相对简单且易于实现的定位算法，已经被广泛应用。但是，RSI定位存在很多问题，例如信号干扰、多径效应、信噪比不高等。这些问题导致了RSI定位的误差较大，无法满足高精度、高可靠性的室内定位要求。
3.改进信号强度指示的室内定位算法
为了解决RSI定位存在的问题，本论文提出了一种改进RSI定位算法。该算法主要包括以下几个步骤：
3.1采集RSSI值
在室内环境中设置若干节点，采用无线传感器网络（WSN）技术对节点进行布置。当需要进行室内定位时，移动设备会向附近的节点发送请求信号，节点接收到请求信号后会回传自身的RSSI值。移动设备可以通过收集到的RSSI值推断自己与所有节点之间的距离，并且利用距离信息进行室内定位。
3.2进行RSSI值预处理
由于RSSI值受到多种因素的影响，例如信号干扰、信道衰落等，因此在进行室内定位之前需要对RSSI进行预处理。在本算法中，我们采用滤波技术对RSSI值进行平滑处理，以去除噪音和异常数据。
3.3构建定位模型
在进行室内定位之前，需要构建一个适合于当前室内环境的定位模型。在本算法中，我们采用了fingerprint技术。通过预先在室内环境中收集节点的RSSI值，建立节点位置和对应RSSI值的映射关系。当进行室内定位时，移动设备会收集附近节点的RSSI值，并通过与预先建立的RSSI参考值进行匹配，确定自身的位置。
3.4进行优化算法
为了提高算法的精度和可靠性，我们采用了一系列优化算法。例如，我们采用加权平均鲁棒回归（WARR）算法来对RSSI进行处理，以增加移动设备和节点之间的距离预测精度。另外，我们还采用了基于卡尔曼滤波（KF）的粒子滤波算法来进行定位结果的优化。
4.结果分析
我们将本算法应用于实际的室内定位场景中，并和传统的RSI定位方法进行比较。实验仿真结果表明，本算法的定位误差要比传统的RSI定位方法小，同时对于信号干扰和多径效应的抵抗力更强，具有更高的精度和可靠性。
5.结论
本论文提出了一种基于改进接收信号强度指示的室内定位算法，通过对RSSI值进行预处理、构建定位模型和进行优化算法来提高室内定位的精度和可靠性。实验仿真结果表明，本算法能够有效地解决传统RSI定位存在的问题，并且具有更高的定位精度和可靠性。