WiFi四边测距优化加权质心定位算法提升精度

本文主要探讨了基于WiFi的四边测距修正加权质心定位算法，针对当前无线信号传播过程中容易受到周围环境干扰，以及运动载体定位精度不高的问题。研究者提出了一种创新方法，旨在提高定位的准确性。 算法首先通过近高斯拟合算法和卡尔曼滤波技术来处理Received Signal Strength Indicator (RSSI) 数据。近高斯拟合算法用于识别并剔除RSSI数据中的异常值，如突变数据和差异较大的数据，从而确保后续计算的稳健性。卡尔曼滤波则用于连续数据的平滑处理，减少噪声影响，提高估计的精确度。 在数据预处理后，算法利用无线信号传播路径损耗模型，对每个移动终端（设备）与接入点(Access Point, AP)之间的距离进行估算。这是基于RSSI值与距离之间的负指数关系，即RSSI随距离增加而衰减。通过这种方法，可以建立一个可靠的模型，用于计算每个AP到待定位点的潜在距离。 接下来，算法引入了改进的加权质心定位策略。传统的质心算法通常使用所有测量数据的平均值作为定位点，而改进的方法则是赋予不同测量值不同的权重。这个权重可能是根据其可信度或准确性动态调整的，例如，来自信号稳定且质量较高的AP的数据可能会被赋予更高的权重。这种加权处理有助于减少误差，提高定位的精度。 最后，四边测距法被应用于待定位点坐标的计算中。通过比较四个已知位置点（通常由四个AP提供）到目标点的估计距离，算法能够确定一个更精确的位置。四边形约束条件有助于排除可能的多解，并提高定位的定位精度。 实验证明，这种基于WiFi的四边测距修正加权质心定位算法有效地克服了环境干扰的影响，显著提高了定位的精度，特别是在复杂的无线环境中，如室内或城市街区，无线信号可能会受到墙壁、障碍物等多径效应的影响。 本文提出的算法通过结合信号处理技术、无线信号模型和优化的定位策略，为解决无线信号定位问题提供了一个有效的解决方案，为物联网(IoT)、智能家居和移动通信等领域提供了实用的技术支持。