基于RSSI利用KNN位置指纹法的室内定位(卡尔曼滤波)及代码

本文分享了一套RSSI室内定位的Matlab仿真代码,通过8个步骤实现了移动机器人室内轨迹的模拟与定位,并对比展示了使用KNN算法及结合卡尔曼滤波后的定位效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本人整理了 rubbninja的室内定位系列内容
原作者博客链接:
http://www.cnblogs.com/rubbninja/tag/室内定位系列/

本人将RSSI室内定位的matlab仿真分为8步(具体看代码文件夹中的readme.txt),
代码链接https://download.youkuaiyun.com/download/gjh13/10426779

百度云下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1oyt4rZ8WTQlGe5EtoGr5Pg 提取码:dz4i

未使用卡尔曼滤波的效果如下图:
without KF

红色曲线是模拟的移动机器人室内运动轨迹(红色小圆圈是100个运动点,代码中可调),蓝色曲线是由KNN算法识别出的运动轨迹(without kalman filter)

使用卡尔曼滤波的定位效果如下图:
with KF
绿色曲线是由KNN算法识别出运动轨迹后,再利用卡尔曼滤波得到的曲线(with kalman filter)

有任何问题可优快云上私信我~



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