基于信號接收系統(tǒng)的室內無線網絡定位

　　式中：

　　重復以上過程，直到△x，△y足夠小，滿足一預先設定的門限ε，即（△x+△y）ε，此時的（x，y）即為定位節(jié)點的估計位置。

　　4 實驗驗證

　　實驗是在實驗室走廊（4m×30m）進行的，實驗環(huán)境如圖4所示。選用的是ZigBee硬件平臺作為通信平臺，該平臺CC2431自帶定位引擎，可以實現位置估計，并通過實驗比較兩種算法的差異。

　　CC2431使用的三邊測量法進行位置計算，采用均值濾波對RSSI進行濾波處理。ZigBee開發(fā)平臺如圖5所示。

　　在實驗環(huán)境中布置4個節(jié)點作為參考節(jié)點，位置分別定義為（O，0），（0，4），（30，O），（30，4）。確定A和n的值，實驗環(huán)境與圖2的實驗一樣。可以得知，A=41，n=2.3。在環(huán)境中任取31個點，分別測得該點的實際位置（x，y）；使用CC2431得到的位置（x’，y’），使用本文提

　　出的算法得到位置（x，y）。比較兩個位置的誤差大小d'與d，如圖6所示。

　　其中：

　　由圖6可以看出，經過線性回歸分析和高斯濾波，然后用泰勒級數展開，最終求得位置誤差大約在1m左右，而CC2431的定位誤差在2～3m左右。本文提出的定位算法較好地改善了定位效果，使定位誤差主要集中在1m左右，基本能夠滿足室內定位對誤差的要求，提高了定位精度。

　　5 結語

　　對基于RSSI的室內定位算法以及RSSI測距進行了全面分析。通過線性回歸分析對參數進行優(yōu)化，高斯模型對RSSI進行濾波，提高了測距的精度。最后采用泰勒級數展開法進行位置計算，比較了CC2431的定位算法，減小了定位誤差，達到了提高定位精度的目的，證實了定位算法的優(yōu)越性。