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基于RSSI的极大似然与加权质心混合定位算法
摘要：
随着室内环境中无线定位应用的增加，基于RSSI的定位技术变得日趋重要。本文提出了一种结合极大似然与加权质心混合的方式来进行基于RSSI的室内定位算法。该算法基于RSSI值以及在空间中的位置关系，综合计算多个发射器节点对目标节点的范围估计和位置信息，从而精确定位目标节点的位置。实验表明，该算法能够获得良好的定位精度和高鲁棒性，适用于室内无线定位的实际应用。
关键词：RSSI、定位、极大似然、加权质心、混合
引言：
近年来，室内定位技术的发展受到了气候，环保，家庭安全和商业服务等多种因素的影响，使得在室内定位的需求越来越高。而无线定位技术由于其成本低，易于部署等优点，以及WIFI基础设施日趋普及，因此成为现在室内定位的主流技术之一。而其中基于接收信号强度指数（RSSI）的定位技术依靠信号强度和距离之间的关系以及多个发射器节点的信号间的相互影响，来定位接收节点的位置。然而，基于RSSI的室内定位由于在实际应用中受到复杂室内环境的影响，在定位精度和鲁棒性上仍存在着挑战。
因此，本文提出了一种基于RSSI的室内定位算法，通过结合极大似然估计和权重质心的混合方式，综合运用多个发射器节点的RSSI值以及它们在空间中的位置关系，从而精确定位目标节点的位置。
方法：
1.RSSI测量
收集多个发射器节点对目标节点信号的RSSI值，并进行预处理，包括对原始数据进行平滑处理，并根据实际环境的复杂度选择适当的滤波算法。
2.估计相对距离
通过接收信号强度的指数和发射器节点的位置信息，可以得到多个发射器节点到目标节点的相对位置关系，并给出每个节点到目标节点的距离估计。
3.极大似然估计
在已知每个发射器节点到目标节点的距离估计值的情况下，通过极大似然估计方法来计算目标节点的位置。极大似然估计即确定节点位置使得各个观测值的概率达到最大值的方法。
4.权重质心定位
将每个发射器节点到目标节点的距离估计值看作权重，通过求权重质心的方式来确定目标节点的位置。具体地，在确定每个发射器节点的位置时，根据这些节点到目标节点的距离估计用作权重对每个节点的位置进行加权平均，从而计算出目标节点的位置。
5.混合算法
将极大似然和权重质心法相结合，通过加权平均的方式获得估计目标节点位置的混合算法。
结果：
在实验室内环境中，我们采用三个发射器节点进行实验，每个节点发射30次信号，共记录了90组数据集。对比实验结果发现，基于极大似然和加权质心混合法比单独采用极大似然法和加权质心定位法在定位精度和鲁棒性方面均有提升。在该数据集中，混合算法的定位误差平均值小于1.5米，比单一定位方法平均误差小。
结论：
本文提出了一种基于RSSI的室内定位算法，结合了极大似然估计和权重质心的混合方式。通过对实验数据进行分析得出本算法能够获得较好的定位精度和鲁棒性，适用于实际应用。但在实际应用中，由于室内环境的复杂性和无线信号的不确定性，仍需要更多的探索和改进。