【MATLAB代码】基于RSSI原理的蓝牙定位程序(N个锚点、三维空间),源代码可直接复制

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介绍

主要功能

  • 多锚点支持:可灵活配置任意数量的蓝牙锚点,适应不同的环境和需求。
  • 三维定位能力:专注于三维立体空间内的定位,适合智能家居、室内导航和资产追踪等场景。
  • 信号强度模型:基于实际的RSSI衰减模型,准确模拟信号强度与距离之间的关系。
  • 误差模拟:内置测量误差,帮助用户评估和优化定位精度。
  • 直观可视化:通过图形界面展示锚点、真实位置和估计位置,便于结果分析和调试。

技术细节

  • 利用正弦和余弦函数生成锚点坐标,并添加随机偏移,以确保锚点的合理分布。
    采用最小二乘法进行位置估计,确保计算过程的高效性和准确性。
  • 程序结构清晰,易于扩展和集成,适合学术研究、教学和实际应用。

适用场景

室内定位系统、智能设备管理、资产追踪、无人机导航等多个领域。

程序结构

结构如下:
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运行截图

  • 定位示意图:
RSSI(接收信号强度指示)用于无线通信系统中测量接收到的信号功率,它可以在一定范围内粗略估计发送端和接收端之间的距离。通过在多个位置上收集RSSI值并结合适当的算法可以实现对目标物体的位置估算。下面是一个简单的基于三边测量法的三维定位MATLAB示例代码: ```matlab function [x, y, z] = rssi_3D_localization(anchor_positions, rssis) % anchor_positions - n x 3 矩阵,包含n个坐标 (xi,yi,zi),行向量表示每个; % rssis - 包含对应于上述所测得的 RSSI 值的一维数组。 d0 = 1; % 参考距离 PL0 = pathLoss(d0); % d=d0处路径损耗模型得到的理论衰减值 A = []; b = []; for i = 1:length(rssis) PLi = -(rssis(i) + 47); % 将实际获得的RSSI转换成对应的路径损耗形式 di = pow(10, ((PLi-PL0)/(10*n))); % 计算从该参考到未知节的距离di,其中'n'为环境因子 A(end+1,:) = 2 * ([anchor_positions(i,:)] - mean(anchor_positions)); b(end+1) = norm(anchor_positions(i,:))^2-di^2-mean((norm(anchor_positions).^2)); end; xyz_estimated = pinv(A)*b; x= xyz_estimated(1); y= xyz_estimated(2); z= xyz_estimated(3); disp(['Estimated Position: ', num2str(x), ',', num2str(y), ',', num2str(z)]); plot3(xyz_estimated(1), xyz_estimated(2), xyz_estimated(3),'o') hold on ; scatter3(anchor_positions(:,1)', anchor_positions(:,2)', anchor_positions(:,3)','filled'); legend('estimated point', 'anchors'); xlabel('X Axis'), ylabel('Y Axis'), zlabel('Z Axis') function pl=pathLoss(d) pl=-65+(2*1)*(log2(d)); ``` 请注意此代码只是一个简化版本,并假设了确定性的传播模式以及理想的信道条件,在真实世界应用中您需要考虑更多的因素如噪声、干扰等影响。此外,还需要调整`pathloss()`函数中的公式来匹配特定硬件设备的具体特性。
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