SCKF算法提升室内无线定位精度：非线性参数估计与动态信道校正

室内定位技术在无线通信领域中扮演着重要角色，特别是在无线信号复杂的多径传播环境下，传统的接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）由于其非线性特性，往往导致定位精度受限。针对这一问题，本文提出了一种创新的算法——基于平方根库尔曼卡尔曼滤波（Square-root Cubature Kalman Filter, SCKF）的室内定位策略。 SCKF算法的核心思想是将RSSI定位问题重新构造成一个非线性参数估计问题。相比于传统的最小二乘曲线拟合方法，SCKF通过其强大的处理非线性系统动态建模能力，能够有效地估计接收节点的位置以及信号通道衰减参数。这种转换使得算法能够更好地捕捉信号强度与距离之间的复杂关系，从而减少定位误差。 在SCKF框架下，算法首先通过测量接收到的RSSI值，构建一个包含目标位置和信道参数的动态模型。然后，利用卡尔曼滤波的思想，结合SCKF的特性，对模型进行递归更新，以实时地更新和校准节点的位置。这种实时的参数估计和修正机制对于动态变化的室内环境具有显著的优势，能够提供更加精确的定位结果。 实验结果显示，SCKF在室内无线定位应用中的性能优于传统的基于最小二乘的方法，其优势表现在定位精度上，尤其是在多径效应影响较大的情况下。通过减少因信号强度与距离关系不明确而产生的定位偏差，SCKF能够提供更为可靠的室内位置信息，这对于诸如智能建筑、物联网设备监控等应用场景具有实际价值。 总结来说，基于平方根库尔曼卡尔曼滤波的室内定位算法是一项重要的技术创新，它通过改进非线性参数估计过程，提高了室内定位的精度和鲁棒性，对于提升无线通信系统的定位性能具有重要意义。