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基于RSSI的室内测距算法设计目录TOC\o"1-3"\h\u20463基于RSSI的室内测距算法设计 1225671.1引言 1324361.2基于距离-损耗的室内测距设计模型 1142381.1.1模型推导 322051.1.2影响因素分析 5240951.3基于测距模型的滤波算法设计 843641.3.1改进的高斯滤波算法设计 8304861.3.2基于斜率匹配的WIFI测距算法-SMM 10156011.3.3三种模型性能对比 131.1引言1.2基于距离-损耗的室内测距设计模型(2-1) (2-2) (2-3)即：(2-4)其中为其对数指标，与实际的环境因素变化有关。为参考位置的路径损耗值，为参考位置的距离，为目标位置到AP点的相对距离。(2-5)1.1.1模型推导为其对数指标，表示路径损失系数，在室外情况下在2到4之间，在室内情况下4至6之间变化[65]。为与距离无关的噪声，包括硬件设备干扰、人体的吸收等许多使RSSI不稳定的因素造成的影响，用均值为0，方差为的高斯分布模型来描述，代表阴影效应和多径效应等造成的非线性且非高斯分布的噪声，与目标的位置有关。上述公式可转换为： (2-8)和的存在，使得测量结果并不精确，因此，我们将在下一小节对噪声种类和特性进行分析，以便后续的滤波算法设计。1.1.2影响因素分析Hz1.3基于测距模型的滤波算法设计1.3.1改进的高斯滤波算法设计它是一个均值为0，方差为的高斯信号。可以利用3准则进行处理。假设该数据的标准差为，均值为，则：3准则是假设数据中存在随机误差，按误差分布的概率将其排列，在某一区间内的误差为随机误差，区间外的予以剔除。分布在内的数据视为合理数据，在区间外的数据被视为异常值应去除。在正态分布中，区间在3内的概率为0.26%左右。本文中当我们收集足够的RSSI数值之后，计算出其均值，方差，根据3准则，提取其在区间内数据的均值作为当前位置的真实RSSI值。由上图可以看出，接收点测得的RSSI值原本应该保持平稳，却在环境噪声的影响下产生较大起伏。高斯滤波将计算出内的均值作为真实值，虽剔除了小概率内的异常数据，但测距效果仍不太理想，仍有较多数据差异较大。因此，本文在高斯滤波的基础上作进一步改进，利用卡尔曼滤波[64]的状态转移方程进一步修正数据。假设时刻的前一时刻为，表示时刻预估得到的时刻状态，表示经测量值修正后得到的估计值。假设用P表示卡尔曼滤波器的均方差矩阵，假定，表示采集的RSSI数据，则系统的状态转移方程可以表示为：其中时刻的状态转移矩阵，为状态转移噪声矩阵，在本文中，我们假设，为测量矩阵，为观测矩阵测度，是噪声方差矩阵。则有：卡尔曼滤波分为预测阶段与校正阶段。预测阶段根据状态转移方程预测下一时刻的状态。在校正

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