RSSI与卡尔曼滤波融合定位算法研究与实现

基于 RSSI 的定位算法，配合卡尔曼滤波优化，精度提升效果还挺的。文章讲得比较细，从基本原理到 MATLAB 仿真，逻辑清晰，代码也好上手。如果你搞过室内定位，应该知道信号强度多波动。加上卡尔曼滤波，能帮你把这些噪声得挺稳的，适合做智能楼宇、工业场景那类项目。

扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波这两种算法，都提到了。前者思路直，后者计算更准些，但写起来稍复杂点。文里对比得蛮清楚，还结合仿真环境做了测试。比如在障碍物多的地方，RSSI本来跳得厉害，用滤波之后就稳定多了，结果也靠谱。

另外还讲到了三边定位，还有 Wi-Fi 和蓝牙融合定位的方案。嗯，结合多个信号源的确更现实，是实际部署时环境复杂，不靠一套系统根本搞不定。对了，MATLAB仿真那部分挺适合入门练手，也方便做实验验证。

，这篇文章挺适合搞定位研究或者工程开发的朋友看看。你要是正好在折腾类似项目，建议顺带看看它推荐的那两篇：

• 扩展卡尔曼滤波
• TDOA AOA 定位的扩展卡尔曼滤波定位算法

如果你想搞清楚RSSI 定位的底层逻辑，又不想死磕理论，拿来对着仿真一遍基本就明白了。记得用真实信号测试下，效果才有说服力。