结合粒子滤波与卡尔曼滤波的RSSI室内定位算法

摘要

为了避免基于RSSI测距定位的测距不准问题和基于RSSI指纹数据库定位前期的巨大工作量,本文提出了一种结合粒子滤波与卡尔曼滤波的算法来实现基于RSSI的室内定位。首先,该算法根据无线信号衰减模型,拟合RSSI和距离的关系;而后采用粒子滤波实现标签的位置预估;最后采用卡尔曼滤波对粒子滤波预估的标签位置进行优化。在实际办公环境中分别对静止和移动状态下的标签进行了测试,测试结果表明本文提出的算法能够对静止状态下的标签以99.5%的概率达到3m的定位精度,而且还能够在不依靠任何地图信息的情况下较好地实现对移动标签的实时定位。