基于RSSI的室內無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )定位技術(shù)研究
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以實(shí)驗室走廊為例，測得100組數據，代入上述公式得出A=4l，n=2．3。圖2是參數優(yōu)化后的RSSI測距模型曲線(xiàn)。在圖中可以看出，根據線(xiàn)性回歸分析可以很好地擬合出適應當前環(huán)境的模型曲線(xiàn)。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/156995.htm
2．3 RSSI濾波處理
信號強度的定位算法中信號強度值隨環(huán)境的改變有很高的靈敏度，這會(huì )限制測量的準確度。事實(shí)上信號強度與距離之間的關(guān)系很不讓人滿(mǎn)意，在環(huán)境中存在很大的波動(dòng)性。在室內環(huán)境下實(shí)測得到的RSSI與節點(diǎn)間距離的關(guān)系曲線(xiàn)如圖2所示。當傳輸距離較近的時(shí)候，RSSI值衰減得較快；當傳輸距離越遠，衰減得越慢，接收強度對傳輸距離的變化表現不明顯。在實(shí)際中，某一時(shí)間段內接收節點(diǎn)可以收到n個(gè)RSSI值，由于非視距和多徑的影響，導致這些RSSI值具有很大的波動(dòng)性，在代入公式進(jìn)行計算之前，先進(jìn)行濾波處理，得到一個(gè)比較準確的值，然后再進(jìn)行計算。
本文采用高斯濾波模型進(jìn)行RSSI濾波。引入高斯模型進(jìn)行處理的原則是：在自然現象和社會(huì )現象中，大量隨機變量都服從或近似正態(tài)分布，如材料性能、零件尺寸、化學(xué)成分、測量誤差、人體高度等。
高概率發(fā)生區，選擇概率大于O．6(O．6的取值是根據工程中的經(jīng)驗值)的范圍。經(jīng)過(guò)高斯濾波后，RSSI的取值范圍為[0.15σ+μ，3.09 σ+μ]。其中：
把該范圍內的RSSI值全部取出，再求幾何平均值，即可得到最終的RSSI值。
在d=1 m處，采集50組RSSI值，進(jìn)行高斯濾波處理。
如圖3所示，濾波前RSSI波動(dòng)比較大，濾波后比較平滑。濾波前|RSSI|的平均值為38．9，計算距離d=O．71 m；濾波后|RSSI|的平均值為39．42，計算距離d=O．81 m。顯然，高斯濾波能很好地提高測距精度。
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