【MATLAB例程】基于RSSI和无迹卡尔曼滤波（UKF）的三维轨迹定位和滤波程序，附代码下载链接-优快云博客

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本文所述的MATLAB程序实现了一种基于接收信号强度指示（ $RSS I$ ）的定位算法，能够在三维空间中通过多个锚点进行定位，并利用无迹卡尔曼滤波（ $U K F$ ）对轨迹进行优化和滤波。该方法适用于动态目标的定位和跟踪。

文章目录

程序内容
运行结果
MATLAB代码

程序内容

概述

这个 MATLAB 程序使用接收信号强度指示（RSSI）技术来定位物体。它可以在三维空间中通过多个锚点（固定点）来确定目标的位置，并通过无迹卡尔曼滤波（UKF）技术来优化和调整轨迹。这种方法特别适合于跟踪移动的目标。

功能模块

模型初始化：
- 清理工作区、命令窗口和图形窗口，并设置随机数种子来确保结果可重复。
- 定义锚点的位置，使用数学函数生成，并添加一些小的随机变化。
- 设置信号强度与距离之间的关系，定义信号强度的衰减模型。
位置模拟：
- 确定目标的真实位置，并生成其运动轨迹。
定位程序：
- 计算目标到每个锚点的距离，模拟得到的 RSSI 测量值，并加入噪声。
- 使用 rssi_localization 函数，根据 RSSI 测量值来估计目标的位置。
UKF 部分：
- 初始化滤波模型，设置过程噪声和观测噪声的参数。
- 通过迭代预测和更新目标的位置，处理运动模型的变化。
绘图：
- 绘制目标的真实轨迹、估计轨迹和实际观测值的三维图，展示锚点和运动路径。
- 绘制误差图，显示估计值与真实值之间的差异。
位置与误差输出：
- 打印目标的真实坐标、估计坐标及其误差。
- 计算每个时刻的均方根误差（RMSE），并绘制 RMSE 的比较图。

关键技术

RSSI 定位：通过测量接收到的信号强度，估计目标与锚点之间的距离，从而确定位置。
无迹卡尔曼滤波（UKF）：一种处理非线性系统状态估计的技术，用于优化动态目标的位置跟踪。
伪逆法：用于解决线性方程组，以计算目标的估计位置。

运行结果

定位示意图：
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三轴误差曲线：

命令行输出截图：

MATLAB代码

完整代码如下，粘贴到MATLAB空脚本中即可直接运行：

% RSSI定位程序，N个锚点、三维空间，使用UKF对轨迹进行滤波
% 2025-03-19/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)
%% 模型初始化
RSSI_err = 0.1; % 定义RSSI测量误差
n = 10; %定义锚节点数量
% 定义锚节点位置 (x, y)
baseP = 2*[sin(1:n)+0.01*[1:n]+1;cos(4*(1:n))+0.01*[1:n]+1;cos(2*(1:n))+0.01*[1:n]+1]';
% 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
point1 = [0,4,3]; %待求点坐标真值
% 生成目标的运动
positions = repmat(point1,21,1)+[0:0.2:4;0:-0.2:-4;zeros(1,21)]';
%% 定位程序
for i1 = 1:size(positions,1)
    point1 = positions(i1,:);
    distances = sqrt(sum((baseP - point1).^2, 2)); % 计算距离
    RSSI_measurements = RSSI_0 - 10*n*log10(distances) + RSSI_err*randn(size(distances)); % 添加噪声
    % 定位函数
    estimated_position(i1,:) = rssi_localization(RSSI_measurements, baseP, RSSI_0, n);
end

未完待续