基于RSSI测距的室内定位技术
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法室内定位是指在建筑室内环境中准确确定物体或人的位置。
随着室内定位技术的发展，人们可以利用室内定位算法来实现室内导航、智能家居和安防等应用。
基于无线信号强度指示（RSSI）的室内定位算法被广泛应用于室内定位中。
RSSI是指接收到的信号的强度，可以通过无线技术来获取。
在室内定位中，常常使用无线网络（如Wi-Fi）的信号强度作为定位依据。
基于RSSI的室内定位算法的基本原理是测量接收到的信号强度，然后将其与预先收集到的信号强度数据库进行比较，从而确定物体的位置。
由于室内环境的复杂性和无线信号的不稳定性，基于RSSI的室内定位算法存在一定的误差和不准确性。
为了改进这个问题，研究人员提出了一些优化方法。
对于室内定位算法来说，模型参数的选择非常重要。
模型参数影响着算法的精度和鲁棒性。
需要通过实验和分析来选择最佳的模型参数。
一种常用的方法是使用回归分析来估计模型参数。
回归分析可以通过建立数学模型来找到输入变量（如RSSI）与输出变量（如位置坐标）之间的关系。
然后，通过对大量数据进行测试和训练，优化模型参数，从而提高室内定位算法的准确性。
为了减小RSSI测量误差对定位结果的影响，可以采用滤波技术来平滑RSSI数据。
常用的滤波技术包括移动平均滤波和卡尔曼滤波。
移动平均滤波是一种简单的平均方法，它通过对连续多个RSSI测量值进行平均来减小噪声的影响。
卡尔曼滤波是一种递归滤波方法，可以根据测量噪声、系统模型和控制信号等信息来动态估计物体的位置。
通过应用滤波技术，可以减小RSSI测量误差对定位结果的影响，提高定位算法的精度。
为了提高室内定位算法的性能，可以使用机器学习技术来进行模型参数的优化。
机器学习可以通过学习大量的数据来自动调整模型参数，从而提高算法的性能。
常用的机器学习方法包括支持向量机、神经网络和决策树等。
通过使用机器学习技术，可以更好地适应不同的室内环境和不同的无线信号特性，进一步提高室内定位算法的准确性和鲁棒性。
基于RSSI的室内定位算法研究讲解
基于RSSI的室内定位算法研究摘要:近年来，随着无线网络的迅速发展，室内定位技术在诸多领域中得到了广泛应用，成为重要的研究对象之一。
室内定位技术的核心要素是定位算法。
优秀的定位算法，可以有效地降低无线信道的影响，并利用较少的网络资源获取较高的定位精度。
论文在研究了基于RSSI测距的无线定位算法后，重点研究了基于泰勒级数展开的RSSI测距定位算法，针对传统算法的缺点提出了改进方案。
关键词：室内定位 RSSI 泰勒级数1.引言现代社会，基于信息技术的发展，导航、定位等信息在人们纷繁庞杂的信息要求中，占据了越来越大的比重。
比如航海、军事、智能公交、煤矿等领域均要求室外或者室内导航定位技术。
进入二十一世纪以来，由于传统局域网己经不能满足人们的需求，加上无线网络的组网成本大幅下降，无线网络呈现出蓬勃发展的趋势，而人们在使用的同时也越来越不满足于现状，开始对其有了更多更深层次的要求。
目前,世界上正在运行的卫星导航定位系统主要是美国的全球定位系统(Global Positioning System GPS) ，但GPS这种定位方法是在室外使用得较多的定位方法，它不适用于室内。
针对GPS的室内定位精确度偏低、成本较高等缺点，具备低成本、较高定位精度的诸多室内定位技术便应运而生，并在诸多领域正越来越发挥着重要的作用。
例如:煤矿企业要实现对井下作业人员的实时跟踪与定位、方便企业对员工的管理与调度，要用到室内定位技术，营救被困人员，室内定位技术可以提供被困人员位置信息，为营救节省大量的时间;在超市等购物中心，室内定位技术可以实现对商品定位、消费者定位、广告发布、地图导航等功能。
所以若能实现低成本且高精度的室内定位系统，具有非常重要的现实意义。
未来的发展趋势是室内定位技术与卫星导航技术和通信技术有机结合，发挥各项技术自身的优点，不仅可以提供较高的定位精度和响应速度，还可以覆盖较广的范围，真正实现无缝的、精确的定位。
2 室内定位方法简介所谓室内定位技术是指在室内环境下确定某一时刻接收终端在某种参考系中的位置。
基于RSSI测距补偿室内定位技术
Ｒａ ｎ ｇ ｉ ｎｇ Ｃｏ ｍｐ ｅ ｎ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎｄ ｏ ｏ ｒ Ｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎｇ ＢａБайду номын сангаасｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＲＳＳ Ｉ
ＤＥ ＮＧ Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ， Ｇ ＵＡＮ Ｈｏ ｎ ｇ ｙ ｕ ｎ，Ｚ ＨＡＮＧ Ｈｕ ｉ ， ＨＵＡＮ Ｇ Ｈｕ ｉ ｄ ｉ ， ＸＵＥ Ｊ ｉ ｅ
基于 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 测 距 补偿 室 内定 位 技 术
邓 昶 ，官洪运 ，张 慧，黄 惠迪 ，薛 节
（ １ ．东华大学 信息科学与技术学 院 ，上海
摘 要
２ ０ １ ６ ２ ０ ；２ ． 数字化纺织服装技术 教育部 工程研究 中心 ，上海
２ ０ １ ６ ２ ０ ）
针对传统 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 室 内测 距 技 术 易受 环 境 因 素 影 响 问题 ，提 出 测 距 补 偿 算 法 ，利 用 算 法补 偿 环 境 因素 造 成
定位技术是无线传感 网络重要技术之一， 定位算 法从 定位 方式 上分 为 两类 … ： 基 于测 距 的算 法 （ Ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ） 和无需测距的算法 （ Ｒ ａ ｎ ｇ ｅ — ｆ ｒ ｅ ｅ ） 。基于测距 的算法通过测量节点间距离或角度 ， 通过三角测量法、 到达时间法或最大似然估计法等定位算法进行对盲节
协 议
・算 法 及 仿 真
ａ 叶技 ２ ０ １ ５ 年 第 ２ ８ 卷 第 ７ 期
Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ． ＆Ｔ ｅ ｃ ｈ ． ／ Ｊ ｕ ｌ ｙ ． １ ５．２ ０ １ ５
ｄ ｏ ｉ ：１ ０ ． １ ６ １ ８ ０ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ｌ ０ ０ ７— ７ ８ ２ ０ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ７ ． ０ ３ ３
基于RSSI测距的室内定位技术
Ｅ ｅｔｏ ｉ ｃ． Ｔ ｃ ． Ｊ ｎ ． ５．２ ２ ｌｃｒｎｃＳ ｉ＆ ｅｈ ／ ｕ ｅ １ ０１
基 于 ＲＳ Ｉ 距 的 室 内 定 位 技 术 Ｓ测
王 琦
（ 西安 电子科技大学 电子工程学 院，陕西 西 安
摘 要
７０７ ） １０ １
知节点进行软件 开发 ，实现 了基 于 Ｒ Ｓ 的定位算法 。经过定位 实验精 度评估 ，文 中算法的平均定位误 差为 ２ ３ｍ，满 ＳＩ ．
足 大 多 室 内场 景要 求 。
关键词 室内定位 ；无 线传 感器 网络 ；Ｒ Ｓ 测距 ；线性 回归分析 ＳＩ 中图分类号 Ｔ ９ Ｎ２ 文献标识码 Ａ 文章编号 １０ ７ ２ ２ １ ０ ０ ４— ４ ０ ７～ ８０（０２）６— ６ ０
ｄ ｎ ｎ ｔ ｅ ｐａｆ ｒ ｏ ｅｏ ｈ ｌｔ ｍ． Ｆｉｓ ， ｌｎ ａ ｅ ｒ ｓｉ ｎ ａ ａｙ ｉ ｉ ｓ ｄ ｏ ｈ ａａ ｃ ｌｅ ｔｄ ｆｏ ｔｅ ＲＳ Ｉｒ ｎ ｉ ｇ ｅ ｐ ｆ－ ｏ ｒｔ ｉ ｅ ｒｒ ｇ ｅ ｓｏ ｎ ｌ ｓｓ ｓ ｕ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏｌｃｅ ｒ ｍ ｈ Ｓ ａ ｇｎ ｘ ｅ ｉ
ｏ ｓ ｎ ｏ ｒ ｓ ｅ ｅ ． ｆｍｏ ｔ ｉ ｄ ｏ ｃ ｎ ｓ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｉｄ ｏ ｏ ｉｉｎ ｎ ； Ｗ Ｓ ； ＲＳ Ｉｒ ｎ ｉ ｇ； ｌｎ ａ ｅ ｅ ｓｏ ｎ ｌｓｓ ｙ ｒ ｓ ｎ ｏ ｒｐ ｓｔｏ ｉ ｇ Ｎ Ｓ ａ ｇｎ ｉ ｅ ｒｒｇ ｓ ｉｎ ａ ａｙ ｉ ｒ
搭 建 了基 于 Ｚｇ ｅ 技 术 的 室 内定 位 实验 平 台 ， 以 实 验 室楼 道 为 室 内场 景 进 行 了接 收 信 号 强 度 （ Ｓ Ｉ 测 ｉ ｅ Ｂ Ｒ Ｓ）
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法室内定位是指在室内环境中通过无线信号进行定位的技术。
目前，常用的室内定位技术主要有基于RSSI（接收信号强度指示）的方法和基于ToF（飞行时间）的方法。
基于RSSI 的方法是一种比较常见和简单的方法，通过测量接收到的信号强度来进行定位。
由于室内环境的复杂性和无线信号的传播特性，室内定位精度往往较低。
对于基于RSSI的室内定位算法来说，如何优化模型参数以提高定位精度是一个关键问题。
需要合理选择模型参数。
模型参数主要包括路径损耗指数和系统噪声。
路径损耗指数描述了信号在传输过程中的衰减程度，而系统噪声则描述了信号接收过程中的干扰程度。
合理选择这些参数可以更准确地描述实际室内环境和无线信号特性，从而提高定位精度。
需要采集大量的RSSI数据。
通过采集一定数量和范围的RSSI数据，可以获取更多的不同位置和状态下的数据样本，从而减小定位误差。
需要注意采集数据的时机和频率，以保证数据的实时性和准确性。
然后，可以利用机器学习或优化算法对模型参数进行优化。
机器学习算法可以通过对已有的RSSI数据进行训练和学习，从而自动找到最优的模型参数。
可以使用支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN）等算法进行建模和训练。
优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）也可以用来寻找最优的模型参数组合。
需要进行实验验证和性能评估。
将优化后的模型参数应用到实际的室内定位系统中，并进行实时定位测试和性能评估。
通过和真实位置进行比对，可以得出定位误差和准确率等指标，从而评估算法的性能和效果。
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法可以通过合理选择模型参数、采集大量的RSSI数据、利用机器学习或优化算法优化模型参数以及进行实验验证和性能评估等步骤，提高室内定位的精度和实时性。
一种基于RSSI测距的室内自适应智能定位算法
ｐ ｓ ｉ ｉｇａ ｏ ｔｍ ｗ ｓ ｒｓｎ ｄ Ａ ｅｓｎ ｍ ， ｅ ｒ ｌ ｉ ｅｖ ｌ ｆ ａ ｓ ｅ ｐ ｎ ｎ （ Ｌ ｉ ｕ ｅ ｏｉｏ ｎ ｌ ｒｈ ａ ｅｅ ｔ ． ｔ ｈ ａ ｌ ｔ ｅ ｔ ｅ — ｍ ａ ｅ ｏ ｔ ｌ ｓ ｘ ｏ ｅ ｔ Ｐ Ｅ）ｓ ｓｄｉ ｔｎ ｇｉ ｐ ｅ ｔ ｅｉ ｈ ａｔ ｕ ｐ ｈｏ ｎ
指数值形成 自适 应智 能定位系统。该算法能够对未知节 点 进行快速定位 ， 并具有较小 的计算开销 ， 定位精度 高 ， 环境
干扰鲁棒性强。
１ 根 轴 定 位 算 法 描 述 １ １ 测 距 模 型 ．
无 线 传 感 器 网 络定 位 技 术 是 用 一 些 位置 已知 的 传 感 器
受 关 注 。
现有的基 于测距的定 位技术是 依靠对数一 正态无线 传
播 模 型 用 Ｒ Ｓ 估 计 发 射 点 到 接 收 点 的 距 离 。所 以 ， 体 Ｓ值 具
的 统计 模 型 如 下 “
目前 ， 于接 收 信 号 强 度 指 示 （ Ｓ Ｉ 无 线 传 感 器 网 络 基 Ｒ Ｓ） 定位 算 法 有 多 种 提 高定 位 精 度 的 方 法 。 文 献 ［ ］ 加 权 质 ６用 心算 法 通 过 信 标 节 点对 未 知 节 点 的 不 同 影 响 力来 确 定 加 权
Ｋｅ ｏｄ ：ｗｒ ｓ ｓｎｏ ｎ ｔｏｋ （ Ｎ ） ｐｓ ｉ ｉｇ ｒ ｅｖｄｓ ｎｌ ｔ ｇ ｄｃｔ （ ｓｉ ；ａｉａａｉ ｙｗ ｒｓ ｉｅｓ ｅ ｓｒ ｅ ｒｓ ＷＳ ｓ ； ｏｉｏ ｎ ； ｅ ｉ ｉ ａ ｓ ｎｔ ｉ ｉａ ｒＲ ｓ） ｒ ｃｌ ｓ ｌ ｗ ｔｎ ｃ ｅ ｇ ｅ ｈ ｎ ｏ ｄ ｘ ０ 引 言
通过 自身 的定位 装置来 确定 那些未 知 的传 感器 的位置 信
《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》范文
《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》篇一一、引言随着物联网技术的不断发展，RFID（无线频率识别）技术在室内定位领域的应用越来越广泛。
RSSI（接收信号强度指示）作为RFID技术中的重要参数，对于实现室内定位具有重要意义。
然而，由于室内环境的复杂性和多径效应的影响，基于RSSI的RFID室内定位算法仍存在一定的问题和挑战。
本文旨在研究并优化基于RSSI的RFID室内定位算法，以提高定位精度和稳定性。
二、RSSI与RFID室内定位原理RSSI是RF信号的强度指标，通过测量标签与阅读器之间的信号强度，可以推算出标签的位置。
在RFID室内定位中，通常采用多个阅读器对标签进行测距，然后通过算法计算出标签的精确位置。
然而，由于室内环境的复杂性和多径效应的影响，RSSI 值会受到多种因素的干扰，导致定位精度下降。
三、现有算法的问题与挑战目前，基于RSSI的RFID室内定位算法主要采用加权质心算法、指纹匹配算法等。
这些算法在理想环境下可以取得较好的定位效果，但在实际室内环境中仍存在以下问题和挑战：1. 多径效应：室内环境的复杂性和多径效应导致RSSI值波动较大，影响定位精度。
2. 信号干扰：其他无线设备的信号干扰可能影响RSSI值的准确性。
3. 标签与阅读器的布局：标签与阅读器的布局对定位精度也有较大影响。
四、算法优化方法针对上述问题，本文提出以下算法优化方法：四、算法优化方法针对现有算法的问题和挑战，本文提出以下优化策略：1. 引入机器学习算法：利用机器学习算法对RSSI值进行学习和预测，以减小多径效应和信号干扰对定位精度的影响。
2. 优化标签与阅读器的布局：通过优化标签与阅读器的布局，减少信号传播的障碍物和反射面，提高RSSI值的准确性。
3. 融合多种定位技术：将RFID技术与其他室内定位技术（如视觉定位、惯性导航等）相结合，提高定位精度和稳定性。
通过。
《2024年面向时序RSSI的WiFi室内定位方法研究》范文
《面向时序RSSI的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，室内定位技术在各个领域中的应用日益广泛，尤其是在大型商场、机场、图书馆等公共场所的定位服务中发挥了重要作用。
在众多的室内定位技术中，WiFi定位技术因其高覆盖性、低耗能和成本效益显著而成为重要的定位手段。
本文着重探讨基于时序RSSI（接收信号强度指示）的WiFi室内定位方法，并分析其实现方式与特点。
二、WiFi室内定位原理WiFi室内定位的核心是依据设备（如智能手机、电子标签等）接收到的WiFi信号强度信息，通过分析这些信号的时序变化，实现对设备的定位。
其中，RSSI是衡量信号强度的关键指标，通过对多个WiFi节点的RSSI值进行综合分析，可以获取设备的空间位置信息。
三、面向时序RSSI的定位方法（一）信号采集与预处理首先，需要采集室内环境中的WiFi信号数据，包括各节点的RSSI值以及相应的位置信息。
在此基础上，对数据进行预处理，包括滤波、降噪等操作，以提高数据的准确性。
（二）时序分析通过分析各WiFi节点RSSI值的时序变化，可以了解信号传播的动态特性。
此外，利用时间序列分析方法对信号的传播速度、稳定性等特性进行深入研究，从而获取更多的空间位置信息。
（三）定位算法设计根据上述数据，设计合理的定位算法。
常用的算法包括基于指纹图谱的定位算法、基于信号强度的三角定位算法等。
这些算法通过综合分析多个节点的RSSI值和位置信息，实现对设备的精确定位。
四、研究方法与实现过程（一）研究方法本研究采用理论分析与实验验证相结合的方法。
首先，通过查阅相关文献和资料，了解WiFi室内定位的基本原理和现有技术；其次，根据实际需求设计实验方案，采集数据并进行分析；最后，根据实验结果对算法进行优化和改进。
（二）实现过程1. 搭建实验环境：选择合适的室内环境作为实验场所，并设置多个WiFi节点和接收设备。
2. 数据采集：在实验环境中采集大量的WiFi信号数据，包括RSSI值和相应的位置信息。
基于RSSI定位算法的室内定位技术研究
基于RSSI定位算法的室内定位技术研究室内定位技术是指在室内环境中利用无线通信等技术手段实现对移动物体的准确定位。
室内定位技术的研究和应用已经逐渐成为一个热门领域，广泛应用于人员定位、室内导航、智能家居等领域。
而基于RSSI定位算法作为一种重要的室内定位技术之一，逐渐受到人们的重视和应用。
RSSI（Received Signal Strength Indicator）即接收信号强度指示，是指接收信号到达接收器时的信号强度。
基于RSSI定位算法通过测量接收到的无线信号中的RSSI值，利用相应的算法推断出目标物体或人员的位置。
基于RSSI定位算法的研究主要包括信号强度定位模型、RSSI测量误差模型和位置估计算法三个方面。
首先，信号强度定位模型是基于RSSI定位算法的基础。
该模型通过收集一系列已知位置的RSSI数据，并建立RSSI与物体位置之间的数学函数关系。
常见的信号强度定位模型包括线性模型、指数模型和高斯模型等。
这些模型可以通过实验数据拟合得到，以实现对未知位置的目标物体或人员位置的估计。
其次，RSSI测量误差模型是反映RSSI测量误差与物体位置之间关系的数学模型。
RSSI测量误差由多种因素引起，例如传播路径损耗、多径效应、信号遮挡等。
通过建立误差模型，可以更准确地估计RSSI值与实际距离之间的关系，从而提高定位的精度。
最后，位置估计算法是基于信号强度定位模型和RSSI测量误差模型的基础上，利用一系列数学算法和统计方法实现位置估计的过程。
常见的位置估计算法包括最小二乘法、贝叶斯滤波、卡尔曼滤波等。
这些算法可以根据具体的应用场景和需求选择，以实现高精度和高效率的室内定位。
基于RSSI定位算法的室内定位技术具有一定的优势和应用前景。
首先，它不需要额外的硬件设备，只需要使用现有的无线通信设备和技术，成本较低。
其次，它可以提供比较精确的定位结果，通常可以在室内环境中达到几米的定位精度。
最后，基于RSSI定位算法可以结合其他辅助定位技术，如时间差测量（TDOA）或接收多普勒效应（Doppler Effect）等，进一步提高定位的准确性和稳定性。
基于RSSI的室内定位技术综述
摘 要：目前的室内定位系统还存在很多问题，如：系统成本高、定位精度低、不能适应室内环境的多变性等，这些问题
也成为了现阶段室内定位技术研究的热点。基于 RSSI 的定位技术是解决这些问题的有效途径之一。围绕 RSSI 定位技
术，从 RSSI 的基本原理入手，分析了 RSSI 实现定位过程中所用的算法，比较它们的优缺点，并对现阶段室内定位技术所
0 引言
对于室外环境，全球定位系统（GPS）能提供较高 精度的定位服务。但对于室内环境以及封闭环境来 说，GPS 信号就衰减严重，根本无法使用。而随着无线 传感器网络（WSN）的发展，这一问题可以得到有效的 解决。1992 年，英国剑桥的 Active Badge 系统是最早 期的室内定位系统之一；2002 年，加利福尼亚大学的 Calamari 系统同时采用了 TOA 和 RSSI 两种技术进行 定位；目前国内对室内无线定位系统十分重视，室内 定位技术与算法已经是现阶段研究的热点，而室内定 位的重点问题则是如何降低系统的成本，以及如何提
（1. China university of mining and technology, Xuzhou, Jiangsu 221008, China; 2. The University of New South Wales; 3. Xuzhou Hanlin Technology Co., Ltd.）
收稿日期：2018-04-17 *基金项目：国家重点研发计划 2016 年度项目“煤矿重特大事故应急处置与救援技术研究”（编号：2016YFC0801800）
作者简介：张宝山（1994-），男，江苏徐州人，硕士在读，主要研究方向：室内定位。 通讯作者：唐守锋（1970-），男，山东淄博人，博、硕导，主要研究方向：检测技术与自动化装置。
基于RSSI的室内无线网络定位技术研究
基于RSSI的室内无线网络定位技术研究近年来，随着无线技术的进展，对室内外环境中人员和物体的追踪定位引起了讨论者的广泛讨论，基于位置服务(LBS)越来越受到人们的关注。
位置服务即按照服务消费者所在地理位置的不同提供对应的信息服务，作为LBS的核心技术之一，室内定位是其重要的组成部分。
由于可以广泛用于室内路由、治安、消防等方面，因此定位算法的讨论具有重要意义。
在室内定位系统开发讨论方面，常用的办法是在室内环境下建立小范围定位网络。
目前，越来越多的定位挺直利用现成的无线通讯模块来估量对象节点(盲节点)的位置，应运而生的技术以低成本、低功耗成为室内定位的首选。
本文以ZigBee组建基本的网络，通过节点接收RSSI 值的大小来举行距离计算，终于通过距离以及参考节点的位置来计算定位节点(盲节点)位置。
1 无线网络定位技术在无线定位中，有基于测距和非测距两种方式。
前者需要测量相邻节点间的肯定距离或方位，并利用节点间的实际距离来计算未知节点的位置；后者无需测量节点的肯定距离或方位，而是利用节点间的估量距离计算节点位置。
基于测距的算法主要包含以下几种：三边测量、三角测量、极大似然估量等；基于非测距的算法主要有质心算法、DV-Hop 算法、D_distance算法、凸规划算法等。
对定位算法的性能评价指标主要有定位精度、节点密度、容错和自适应性、功耗和代价、网络规模等几个部分。
综合以上因素以及结合现有的设备，本文选用基于RSSI 测距的定位方式。
其流程图1所示。
从图1可以看出定位由两部分组成：一是通过RSSI测距；二是按照距离以及参考节点位置计算盲节点位置。
2 RSSI测距模型2．1 模型确立无线信号传输中普遍采纳的理论模型为Shadowing模型。
该模型为：第1页共5页。
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法随着无线通信技术的发展，室内定位成为了一个备受关注的方向。
室内定位技术可以在商场、医院、仓库等各种室内场所中实现人员和物品的精确定位，给人们的生活带来了很大的便利。
室内定位技术仍然面临着信号衰减、多径效应等问题，降低了定位的精度和可靠性。
RSSI（Received Signal Strength Indicator）是一种常见的室内定位技术，通过测量接收到的信号强度来实现定位。
由于受到多种信号干扰和环境因素的影响，RSSI在实际应用中存在精度不高的问题。
如何优化基于RSSI的室内定位算法，提高定位的精度和可靠性，成为了当前研究的热点之一。
为了解决这一问题，研究人员提出了基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法。
该算法通过优化RSSI模型参数，提高了定位的精度和可靠性，为室内定位技术的发展提供了新的思路和方法。
基于RSSI的室内定位算法通常是通过信号强度和距离之间的关系来实现定位的。
由于信号强度受到多种因素的影响，如障碍物、多径效应等，导致信号强度与距离之间的关系并不是线性的。
传统的RSSI模型往往存在着较大的定位误差。
为了解决这一问题，研究人员提出了一种新的RSSI模型，通过考虑多径效应、障碍物等因素，优化了RSSI模型参数，提高了定位的精度和可靠性。
基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法还考虑了多个基站的信息融合和协同定位。
在实际的室内环境中，通常会部署多个基站来进行定位，不同基站之间的信号强度存在差异，因此如何将多个基站的信息进行有效融合，提高定位的精度和可靠性，是一个重要的问题。
为了解决这一问题，研究人员提出了一种新的基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法，通过融合多个基站的信息，优化了定位算法，提高了定位的精度和可靠性。
《基于RSSI的室内位置指纹定位算法研究》范文
《基于RSSI的室内位置指纹定位算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，室内定位技术已成为当前研究的热点。
其中，基于接收信号强度指示（RSSI）的室内位置指纹定位算法因其低成本、易实现等优点，得到了广泛的应用。
本文将针对基于RSSI的室内位置指纹定位算法展开研究，分析其原理、优势及挑战，并提出相应的优化策略。
二、RSSI室内位置指纹定位算法原理RSSI室内位置指纹定位算法是一种基于无线信号强度的定位方法。
其基本原理是在室内环境中，将特定位置上的无线信号强度信息（RSSI值）作为“指纹”，通过比对实时采集的RSSI值与预先构建的指纹数据库中的数据，实现室内定位。
三、算法流程及优势1. 算法流程（1）离线阶段：在室内环境中，收集各个位置上的RSSI值，构建指纹数据库。
具体包括在多个位置上，利用无线接收器收集来自无线接入点的信号强度信息，形成指纹特征。
（2）在线阶段：当需要进行定位时，实时采集无线信号强度信息，与离线阶段构建的指纹数据库进行比对，通过计算相似度，确定目标位置。
2. 优势（1）成本低：无需专门的硬件设备，利用现有的无线通信设备即可实现定位。
（2）灵活性强：适用于各种室内环境，包括办公室、仓库、商场等。
（3）定位精度较高：通过构建精细的指纹数据库，可以实现较高的定位精度。
四、算法面临的挑战及优化策略1. 面临的挑战（1）多径效应：室内环境复杂，无线信号易受多径效应影响，导致RSSI值不稳定。
（2）信号干扰：室内存在多种无线信号，相互干扰会影响定位精度。
（3）指纹数据库构建难度大：需要大量的离线阶段工作，且室内环境变化可能导致指纹数据库失效。
2. 优化策略（1）采用多模定位技术：结合多种定位技术，提高定位精度和稳定性。
（2）引入机器学习算法：利用机器学习算法对RSSI值进行预处理和优化，提高抗干扰能力。
（3）动态更新指纹数据库：定期或实时更新指纹数据库，以适应室内环境的变化。
五、实验与分析为了验证基于RSSI的室内位置指纹定位算法的有效性，我们进行了实验分析。
《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》
《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术在许多领域中得到了广泛的应用，如智能仓储、智慧城市和安全监控等。
RFID （无线频率识别）技术因其具有远距离、快速和高效的读取性能而受到广大用户的青睐。
在众多RFID室内定位算法中，基于RSSI（接收信号强度指示）的定位算法以其低成本和易实现的特点得到了广泛的关注。
然而，由于信号在室内传播的复杂性和环境噪声等因素的影响，如何对RSSI定位算法进行优化以获得更高的精度是亟待研究的问题。
二、基于RSSI的RFID室内定位技术RSSI技术是通过接收到的无线信号强度值进行测距或者位置计算的定位技术。
其核心思想是通过测量的RSSI值与已知参考点RSSI值之间的差异来估计测距距离，从而确定目标位置。
然而，由于室内环境复杂多变，多径效应、信号衰减和干扰等因素都会对RSSI值产生较大的影响，导致定位精度下降。
三、RSSI定位算法的优化研究针对RSSI定位算法的不足，本文提出了一种基于多因素校正的RSSI定位算法优化方案。
该方案主要从以下几个方面进行优化：1. 信号预处理：通过滤波算法对接收到的RSSI信号进行预处理，去除噪声和干扰信号，提高信号的信噪比。
2. 路径损耗模型优化：根据室内环境的特点，建立更加精确的路径损耗模型，减少多径效应和信号衰减对定位精度的影响。
3. 多参考点校正：通过多个已知位置的参考点进行校正，消除环境因素对RSSI值的影响，提高定位精度。
4. 算法融合：将其他定位技术（如视觉定位、超声波定位等）与RSSI定位算法进行融合，形成多模态定位系统，进一步提高定位精度和稳定性。
四、实验与结果分析为了验证本文提出的优化方案的有效性，我们在一个典型的室内环境中进行了实验。
实验结果表明，经过优化后的RSSI定位算法在室内环境中的定位精度得到了显著提高。
具体来说，与传统的RSSI定位算法相比，经过多因素校正的优化算法在X轴和Y轴方向上的平均误差分别降低了约20%和15%，整体定位精度提高了约30%。
《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》
《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》篇一一、引言随着物联网技术的飞速发展，室内定位技术逐渐成为研究热点。
RFID（无线频率识别）技术以其非接触、快速、准确等优点在室内定位领域得到了广泛应用。
RSSI（接收信号强度指示）作为RFID系统中的重要参数，其值的变化直接反映了标签与阅读器之间的距离关系，因此基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究具有重要意义。
二、RFID技术概述RFID是一种通过无线电信号识别特定目标并读取相关数据的技术。
其基本原理是利用射频信号及其空间传播特性，对目标对象进行自动识别并获取相关数据。
RFID系统主要由标签、阅读器和处理系统三部分组成。
其中，RSSI是RFID阅读器接收到的标签信号强度，它随着标签与阅读器之间距离的变化而变化。
三、传统基于RSSI的室内定位算法分析传统的基于RSSI的室内定位算法通常采用信号强度值进行距离估算，进而实现定位。
然而，这种算法在实际应用中存在诸多问题，如多径效应、信号衰减、环境干扰等，导致定位精度不高。
此外，传统算法往往忽略了RFID系统中的动态因素，如标签与阅读器的相对运动、环境变化等，这进一步影响了定位的准确性。
四、算法优化研究针对上述问题，本文提出了一种基于RSSI的RFID室内定位算法优化方案。
首先，通过对RFID信号传播特性进行深入研究，建立更加精确的信号衰减模型，以提高距离估算的准确性。
其次，引入多阅读器协作机制，通过多个阅读器共同参与定位过程，有效降低多径效应和环境干扰对定位精度的影响。
此外，结合标签与阅读器的相对运动信息以及环境变化情况，动态调整算法参数，以适应不同的应用场景。
五、算法实现与实验分析在算法实现方面，本文采用了一种基于加权K近邻（KNN）的算法思想。
通过对多个阅读器接收到的RSSI值进行加权处理，得到更加准确的距离估算值。
同时，结合标签的运动轨迹和环境变化情况，对算法参数进行动态调整，以实现更高效的定位。
《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》
《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术在许多领域得到了广泛应用，如物流、医疗、安防等。
射频识别（RFID）技术因其非接触式、高效率等优点，在室内定位系统中得到了广泛的应用。
基于接收信号强度指示（RSSI）的RFID室内定位算法是其中一种重要的技术手段。
然而，由于室内环境的复杂性和多径效应的影响，传统的RSSI定位算法在定位精度和稳定性方面仍有待提高。
本文针对这一问题，对基于RSSI的RFID室内定位算法进行优化研究。
二、RSSI基本原理及现有问题RSSI是指无线信号的接收强度指示，可以通过RFID阅读器接收到的信号强度来估算阅读器和标签之间的距离。
基于这一原理，传统的RSSI定位算法通过多标签定位和三角测量法等方法实现室内定位。
然而，由于室内环境的复杂性和多径效应的影响，RSSI值容易受到环境因素的影响，导致定位精度不高和稳定性差。
三、算法优化方法针对上述问题，本文提出以下几种算法优化方法：1. 数据预处理：通过对收集到的RSSI数据进行预处理，如去除噪声、数据平滑等操作，提高数据的可靠性。
2. 多模型融合：结合多种定位算法的优点，如指纹定位、三角测量法等，通过多模型融合提高定位精度。
3. 环境校正：根据实际环境特点，对RSSI值进行校正，以减少环境因素对定位精度的影响。
4. 动态调整阈值：根据实际环境中的信号强度变化情况，动态调整阈值，以提高定位的稳定性和准确性。
四、具体实现及实验分析（一）数据预处理首先，收集室内环境的RSSI数据，并对数据进行去噪、平滑等预处理操作。
预处理后的数据更加可靠，为后续的定位算法提供基础。
（二）多模型融合本文采用指纹定位和三角测量法相结合的方式进行定位。
首先，通过指纹定位建立室内环境的指纹图谱；然后，利用三角测量法根据接收到的RSSI值估算标签的位置。
通过多模型融合，提高了定位的精度和稳定性。
（三）环境校正及动态调整阈值针对不同环境特点，本文提出了一种基于环境校正的RSSI 值修正方法。
基于RSSI测距的室内定位技术
基于RSSI测距的室内定位技术王琦【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2012(025)006【摘要】搭建了基于ZigBee技术的室内定位实验平台，以实验室楼道为室内场景进行了接收信号强度（RSSI）测距和定位实验研究。
首先对测距实验采集到的数据使用线性回归分析拟合出当前环境的具体测距模型，并对信标和未知节点进行软件开发，实现了基于RSSI的定位算法。
经过定位实验精度评估，文中算法的平均定位误差为2．3m，满足大多室内场景要求。
%An indoor positioning experimental platform based on ZigBee technology was constructed. In the la- boratory corridor, two experiments including RSSI（ Received Signal Strength Indicator） ranging and positioning were done on the platform. First, linear regression analysis is used on the data collected from the RSSI ranging experi- ment to obtain the specific ranging model in the current environment. Then a positioning algorithm based on RSSI has been implemented by designing software for both beacon and unknown nodes. Positioning accuracy evaluation results show that the algorithm proposed by the paper has its average positioning error of 2.3 m which meets the requirement of most indoor scenes.【总页数】4页(P64-66,78)【作者】王琦【作者单位】西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.基于RSSI的WiFi室内定位技术研究 [J], 张俊龙;刘畅;胡杨;薛静怡;张旭2.基于RSSI测距补偿室内定位技术 [J], 邓昶;官洪运;张慧;黄惠迪;薛节3.基于RSSI的室内定位技术在医院r暴力预警中的应用 [J], 胡亮;汤国平;鲍旭强4.基于稀疏傅里叶变换和RSSI测距的低复杂度RSSI定位算法 [J], 王宇鹏;代玉;王乐宁5.基于稀疏傅里叶变换和RSSI测距的低复杂度RSSI定位算法 [J], 王宇鹏;代玉;王乐宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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基于RSSI测距的室内定位技术2012-08-14 12:19:45摘要搭建了基于ZigBee技术的室内定位实验平台，以实验室楼道为室内场景进行了接收信号强度(RSSI)测距和定位实验研究。
首先对测距实验采集到的数据使用线性回归分析拟合出当前环境的具体测距模型，并对信标和未知节点进行软件开发，实现了基于RSSI的定位算法。
经过定位实验精度评估，文中算法的平均定位误差为2．3 m，满足大多室内场景要求。
关键词室内定位；无线传感器网络；RSSI测距；线性回归分析随着现代通信、网络、全球定位系统(Global PositionSystem，GPS)、普适计算、分布式信息处理等技术的迅速发展，位置感知计算和基于位置的服务(Location Based Setvices，LBS)在实际应用中越来越重要。
GPS是目前应用最广泛和成功的定位技术。
由于微波易被浓密树林、建筑物、金属遮盖物等吸收，因此GPS只适合在户外使用，在室内场合，由于信道环境复杂、微波信号衰减厉害、测量误差大，GPS并不适用。
近年来基于低成本、低功耗、白组织的无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)定位技术得到了科研人员的重视和研究，具有广泛地应用前景。
根据定位过程中是否实际测量节点间的距离，可将定位算法分为基于测距(Range-based)的定位和距离无关(range-free)的定位。
基于测距的定位先由未知节点硬件接收外部信标节点发射的无线信号并记录下TOA(Time of Arrival)、AOA(Angle of Arrival)、TDOA(Time Difference of Arrival)、RSSI(Received Signal strength Indicator)等测距度量值，然后将测距度量值转为未知节点到信标节点的距离或方位，然后再采用相关算法如三边测量法、三角测量法、极大似然估计法等来计算未知节点的位置。
由于RSSI检测设备和机制简单，硬件成本低，实现简单，可通过多次测量平均获得较准确的信号强度值，降低多径和遮蔽效应影响，因此基于RSSI测距的定位技术成为近年来室内定位研究的热点。
1 RSSI测距原理无线信号传输中普遍采用的理论模型为渐变模型(Shadowing Model)。
式中，p(d)表示距离发射机为d时接收端接收到的信号强度，即RSSI值；p(d0)表示距离发射机为d0时接收端接收到的信号功率；d0为参考距离；n是路径损耗(Pass Loss)指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快：X是一个以dBm为单位，平均值为0的高斯随机变量，反映了当距离一定时，接收到的能量的变化。
实际应用中一般采用简化的渐变模型为便于表达和计算，通常取d0为1 m。
于是可得[p(d)]dBm=A-10nlg(d) (3)把[p(d)dBm写成RSSI的形式得到RSSI=A-10nlg(d) (4)其中，A为无线收发节点相距1 m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值。
式(4)就是RSSI测距的经典模型，给出了RSSI和d的函数关系，所以已知接收机接收到的RSSI值就可以算出它和发射机之间的距离。
A和n都是经验值，和具体使用的硬件节点和无线信号传播的环境密切相关，因此在不同的实际环境下A和n参数不同，其测距模型不同。
2 RSSI测距定位算法基于RSSI测距的定位算法流程如图1所示。
节点定位采用极大似然估汁算法。
已知n个信标节点的坐标分别为(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)，未知节点坐标为(x，y)，算法具体步骤如下：(1)信标节点周期性向未知节点发送包含自身ID和自身位置信息的数据包。
(2)未知节点在收到同一ID信标节点发来的数据包后，从中提取出收到陔帧数据的信号强度值RSSI，当收到某个ID信标节点发来的数据包超过一定阈值(实验设置为100)后，对这100个RSSI值求平均值，得到最终的该ID信标节点的RSSI值，然后使用RSSI测距公式RSSI=A-10nlg(d)导出距离d，这样就得到了未知节点和某ID信标节点的距离。
对所有信标节点都采用这种方法进行处理，得到n个距离d1，d2，…，dn。
最后未知节点记录下所有信标节点的坐标和对应的距离数据。
(3)建立信标节点与未知节点距离方程组该方程为非线性方程组，用方程组中前n-1个方程减去第n个方程后，得到线性化的方程AX=b (6)其中式(7)便是未知节点的坐标计算值。
3 RSSI测距实验和定位实验由图1可以看出基于RSSI测距的定位算法需要根据式(4)将测距度量值RSSI转为未知节点到信标节点的距离后，才能进行定位计算，因此必须先确定式(4)中的A和n参数的值，从而建立准确的室内测距模型。
测距模型的精确度在较大程度上会影响后续定位计算的精度。
一般室内无线环境复杂，存在多径效应与非视距传输，一个确定的信号传播模型无法适应不同的室内环境，因此为了得到较为准确的RSSI和d距离之间的映射关系，提高定位计算精度，要针对需要定位室内环境，实地进行RSSI测距实验并采集大量数据，之后对实验数据进行处理从而得到A和n的最优值，建立符合当前环境的测距模型。
一旦环境改变，需要通过重新测距实验来确定测距模型。
3．1 RSSI测距实验选择实验室楼道作为室内定位技术研究实验场景，所以RSSI测距实验也在实验室楼道进行。
定位和测距实验平台选择西安华凡公司HFZ-CC2430ZDKZigBee开发工具包。
在两个HFZ-Smart-RF04EB母板上插入HFZ-CC2430EM射频模块作为发射机和接收机节点。
两个节点的核心芯片为TI公司的CC2430无线单片机。
CC2430芯片支持RSSI监测功能，在接收到的每帧数据中都有相应的字段指示了接收机收到该数据包的信号强度值RSSI。
该值可以通过编程读出。
在楼道中央处选择一个固定位置放置好发射机节点，发射机的输出功率编程设置为0 dBm。
发射机固定后，对接收机进行编程，以20 cm为间隔，在距离发射机20 m的范围内设置100个测量点，即距离发射机0．2 m，0．4 m，…，20 m等位置。
对接收节点编程，设置一个RSSI值缓存区存储接收到的数据包的RSSI值，在每个测试点接收100个数据包后，对100个RSSI值求平均值，再以平均后的RSSI值作为接收节点在该位置收到的信号强度。
最后记录RSSI和d的对应关系，这样就得到了100组测量数据(RSSIi，di)，i=1，2，3，…，100，其中RSSI，表示距离为di时的RSSI测量值。
将采集到的数据在二维坐标系中描出，如图1所示。
从图中可以看出RSSI随着d的增加呈下降趋势，在12 m以内曲线下降比较陡，超过12 m后，有一定程度的回升，并且下降趋于平缓。
3．2 测距模型参数优化为使模型能够最大程度符合当前实验室楼道环境中的无线信号传播特性，使RSSI测距能获得更高的精度，需要对参数A和n进行优化，得到当前室内环境下的最优值。
一般通过线性回归分析来估计参数A 和n的值，因为RSSI值在超过14 m以后基本趋于平缓，不再符合接收信号强度随着距离增大而衰减的规律。
所以为保证测距精度，对在实验室走廊所采集的前70组测量数据，即14 m以内的测量数据(RSSIi，di)，i=1，2，3，…，70使用线性回归分析，代入式(8)～式(12)，得出A=-42，n=2。
这样就得到了实验室楼道环境下的测距模型RSSI=-42-20lg(d)。
图2所示为参数优化后的RSSI测距模型曲线，根据线性回归分析可以较好地拟合出适应当前实验环境的模型曲线。
3．3 定位实验定位实验选取实验室走廊为实验场景，选择14 m×2 m的实验场地作为定位区域，建立坐标系，其中走廊长的方向为x轴，宽的方向为y轴。
未知节点和信标节点都采用HFZ-CC2430EM ZigBee模块。
在实验环境中布置8个信标节点，位置分别定义为(0，0)，(0，2)，(5，0)，(4，2)，(9，0)，(10，2)，(14，0)，(14，2)如图3所示。
在定位区域内选择8个坐标已知的定位测试点，将未知节点放在测试点进行定位，对信标节点和未知节点进行软件开发，记录实验数据如表1所示。
设未知节点的实际位置为(x，y)，通过定位算法计算出的位置为(xe，ye)，定义定位误差为从表中数据可以看出，文中定位算法的定位误差基本都在3 m之内，平均误差为2．3 m，最大定位误差为3．4 m，定位效果如图4所示。
考虑到室内定位应用的实际需求主要是对人员和物品进行定位，文中算法2．3 m的平均定位误差可以满足写字楼、图书馆、矿井隧道、货品仓库等一般室内场景的人员或物品定位需求。
另外由定位算法推导计算过程中的式(5)可以看出增加信标节点数目会增加约束方程的个数，从而会使定位计算更加准确，但是由于定位算法是基于RSSI测距的，而RSSI测距引入的误差不可避免，即式(5)右边的距离都不是信标节点和未知节点的真实距离，所以式(5)无解，只能求出最小二乘解，因此文中所用的极大似然估计算法只能求出未知节点坐目标近似估计值，不可能消除定位误差。
所以在实际应用中应该综合考虑系统成本和具体定位精度要求，适当设置信标节点个数。
4 结束语对RSSI测距的原理进行了分析，建立了经典测距模型，在对室内测距实验采集到的数据使用线性回归分析后，得到了当前实验场景的最优测距模型。
实现了基于RSSI测距的定位算法，经过定位实验验证了算法的可行性，平均定位误差为2．3 m，满足大多室内定位实际要求。