基于RSSI的室内定位matlab代码

以下是一个基于RSSI的室内定位的MATLAB代码示例：

clear all;
close all;
clc;

% 室内定位参数设置
a1 = -50; % 距离1米处的信号强度值
n = 2; % 距离衰减因子
d1 = 1; % 最小距离
d2 = 4; % 最大距离

% 生成模拟数据
num = 100; % 采样点数
x = randi([0, 10], 1, num); % x坐标
y = randi([0, 10], 1, num); % y坐标

% 计算距离和信号强度
d = sqrt((x - 5).^2 + (y - 5).^2); % 距离
rssi = a1 - 10 * n * log10(d); % 信号强度

% 绘制信号强度散点图
figure();
scatter3(x, y, rssi, 'filled');
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('RSSI');
title('RSSI散点图');

% 计算距离矩阵和权值矩阵
d_matrix = pdist2([x', y'], [x', y']); % 距离矩阵
w_matrix = 1 ./ d_matrix.^n; % 权值矩阵

% 室内定位
x0 = 3; % 待定位点的x坐标
y0 = 7; % 待定位点的y坐标
d0 = sqrt((x - x0).^2 + (y - y0).^2); % 待定位点到各采样点的距离
w0 = 1 ./ d0.^n; % 待定位点的权值
rssi0 = sum(rssi .* w0) / sum(w0); % 待定位点的信号强度
d_matrix0 = sqrt((x - x0).^2 + (y - y0).^2); % 待定位点到各采样点的距离矩阵
w_matrix0 = 1 ./ d_matrix0.^n; % 待定位点的权值矩阵
x_estimate = sum(w_matrix0 .* x') / sum(w_matrix0); % 待定位点的x坐标估计值
y_estimate = sum(w_matrix0 .* y') / sum(w_matrix0); % 待定位点的y坐标估计值

% 绘制定位结果
figure();
scatter(x, y, 'filled');
hold on;
scatter(x0, y0, 'filled', 'r');
scatter(x_estimate, y_estimate, 'filled', 'k');
legend('采样点', '待定位点', '定位结果');
title('定位结果');

这段代码生成了一个100个随机采样点的RSSI散点图，并对其中一个待定位点进行了室内定位。你可以根据实际情况进行参数调整和优化，以达到更好的定位效果。