基于GF-KF修正RSSI的室内指纹定位方法

摘要

针对Wi-Fi信号易受噪声等外界不确定因素的影响以及移动终端接收信号强度指示(RSSI)与真实值存在偏差而导致定位精度不高的问题,本文提出了一种基于GF-KF修正RSSI的室内指纹定位方法.由于采集的RSSI不稳定,该方法利用RSSI类高斯分布的特性,对RSSI数据进行高斯拟合,以得到较为确定的RSSI值.在此基础上,引入卡尔曼滤波算法对拟合后的RSSI数据进行误差修正,结合加权K近邻(WKNN)匹配算法进行定位.实验结果表明:本文方法的平均定位误差为1.5 m,2.0 m以内的误差累积分布概率为90.06％,定位效果优于同类方法.