RSSI定位程序，N个锚点、三维空间，使用CKF对轨迹进行滤波，附MATLAB代码的下载链接

本文所述的程序实现三维空间中基于RSSI信号的多锚点定位，并采用容积卡尔曼滤波（CKF）对动态轨迹进行降噪优化。代码包含完整的定位仿真流程，涵盖环境建模、信号强度模拟、定位解算、轨迹滤波及可视化分析模块

程序介绍

概述

本程序实现了一种基于接收信号强度指示（RSSI）技术的三维定位方法，支持自适应数量的锚点（基站）。程序使用CKF（Cubature Kalman Filter）对目标的运动轨迹进行滤波，从而提高定位精度。

主要功能

1. 初始化参数：设置RSSI测量误差、锚节点数量及其位置，定义信号强度与距离的关系。
2. 定位算法：通过RSSI测量值计算目标到各锚节点的距离，并使用最小二乘法进行位置估计。
3. CKF滤波：对定位结果进行滤波，减少噪声的影响，从而提高定位精度。
4. 结果可视化：绘制目标运动轨迹、估计值、误差曲线和RMSE对比图，直观展示定位效果。

代码结构

1. 模型初始化

• 锚节点位置生成：通过正弦和余弦函数生成锚节点的三维坐标，并添加微小随机偏移。
• 信号强度与距离关系：假设RSSI信号强度衰减模型，定义在一定距离下的信号强度。

2. 定位程序

• 距离计算：计算目标位置到各锚节点的真实距离。
• RSSI测量模拟：根据RSSI信号强度衰减模型，模拟测量值并添加噪声。
• 位置估计：使用rssi_localization函数通过RSSI值和锚节点位置估计目标的三维坐标。

3. CKF滤波部分

• 初始化滤波模型：设置过程噪声和观测噪声的协方差矩阵，初始化状态估计。
• 状态更新：使用CKF算法对状态进行预测和校正，处理非线性测量。
• 迭代计算：通过采样生成容积点，更新状态均值和协方差矩阵。

4. 结果可视化

• 绘制三维轨迹图：展示锚节点、真实轨迹、观测值和CKF估计值。
• 误差分析：计算并绘制各轴上的位移误差和RMSE对比，直观展示不同方法在定位精度上的差异。

结论

该程序有效结合了RSSI定位技术与CKF滤波算法，能够在动态环境中实现高精度的三维定位。通过模拟和可视化，展示了不同算法在定位效果上的差异，为实际应用提供了良好的基础。

运行结果

定位示意图：

误差曲线和对比：

命令行输出的结果截图：

MATLAB代码

% RSSI定位程序，N个锚点、三维空间，使用CKF对轨迹进行滤波
% 2025-03-29/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

%% 滤波模型初始化
t = 1:1:size(positions,1);% 定义时间序列
Q = 0.001*diag([1,1,1]);% 设置过程噪声协方差矩阵
w = sqrt(Q)*randn(size(Q,1),length(t)); %生成
% 观测噪声协方差矩阵和观测噪声
R = 0.1*diag([1,1,1]);
% v = sqrt(R)*randn(size(R,1),length(t));
% 初始状态估计协方差矩阵
P0 = 1*eye(3);
% 初始化状态向量
X = zeros(3,length(t)); %给状态真实值申请空间

代码下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/callmeup/90547027

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