引言

随着无线通信技术的发展，基于$RSSI$（接收信号强度指示）的方法在定位系统中变得越来越流行。$RSSI$定位技术特别适用于室内环境，因为它可以利用现有的无线网络基础设施进行位置估算。本文将介绍一个在MATLAB环境下实现的$RSSI$定位程序，能够在二维平面上进行定位，并且基站数量可以自适应。

上面的基站数量自适应是指：可以通过对锚点数量的判断，来自动调节所需的最小二乘方程，让所有锚点的数据都对最终的位置解算有所帮助

程序概述

本程序主要实现以下功能：

• 自适应基站数量：用户可以根据需求设置任意数量的基站。
• 二维平面定位：程序将计算目标设备在二维空间中的坐标。
• $RSSI$到距离转换：通过$RSSI$值估算设备与基站之间的距离。
• 位置计算：使用三角定位法确定设备位置。

程序结构如下：

程序代码

% RSSI定位程序，N个锚点、二维平面
% 2024-09-26/Ver1

clear; clc; close all; % 清除工作区、命令窗口和关闭所有图形窗口
rng(0)
RSSI_err = 1; % 定义RSSI测量误差
n = 100; %定义锚节点数量
% 定义锚节点位置 (x, y)
baseP = [sin(1:n)+0.01*[1:n];cos(1:n)+0.01*[1:n]]';% 使用正弦和余弦函数生成锚节点坐标，并添加微小随机偏移
% 定义信号强度与距离的关系
% 假设信号强度衰减模型为: RSSI(d) = RSSI_0 - 10*n*log10(d)
RSSI_0 = -30; % 在1米处的信号强度
n = 2; % 衰减因子

% 模拟未知点的位置
true_position = [1, 1]; % 待定位点真实坐标
distances = sqrt(sum((baseP - true_position).^2, 2)); % 计算距离
fprintf('完整代码：https://gf.bilibili.com/item/detail/1106327012');
web('https://gf.bilibili.com/item/detail/1106327012');
RSSI_measurements = RSSI_0 - 10*n*log10(distances) + RSSI_err*randn(size(distances)); % 添加噪声

运行结果

待定位点、锚点、计算结果显示

待定位点和计算结果坐标

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