基于RSSI的室内人员卡尔曼滤波定位算法研究-论文

简介：
本文探讨了一种利用RSSI（接收信号强度指示）数据进行室内人员定位的卡尔曼滤波算法。通过优化卡尔曼滤波参数，实现了高精度、低延迟的人员位置估计，为智能建筑和物联网应用提供技术支持。 在RSSI定位技术的室内定位算法应用过程中，由于复杂的室内环境及人员活动的随机性等因素可能会引入噪声影响，因此需要采取措施来抑制这些干扰因素。本次设计的室内定位算法首先根据特定的室内环境特点制定出详细的定位流程图，并建立相应的数学模型。随后采用卡尔曼滤波算法来减少环境中由噪声引起的误差问题。 在此基础上，结合改进后的RSSI（接收信号强度指示）算法实现对移动人员的位置追踪，使最终得到的结果更加接近实际情况。重点在于探讨如何将卡尔曼滤波与优化过的RSSI技术有效融合以计算出更准确的室内个体位置信息。 通过一系列实验验证了该方法的有效性：结合卡尔曼滤波改进后的定位方案在精度上有了显著提高，并且相比先前文献中提出的方法，其误差水平有所降低。