无线传感器网络中RSSI滤波的若干处理方法【小程序代码实现】

最新推荐文章于 2024-09-05 11:20:11 发布

图南yukino

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分类专栏：算法文章标签：滤波算法代码实现

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yukinorong/article/details/82357186

版权

本文介绍了在无线传感器网络中处理RSSI信号波动的多种滤波算法，包括均值滤波、递推平均滤波、中位值滤波、狄克逊检验法、高斯滤波、速度常量滤波和卡尔曼滤波，并提供了JavaScript代码实现。作者开源了代码，旨在帮助开发者优化室内定位中的RSSI误差。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

最近在做利用小程序接收 ibeacon 的 rssi 信号进行室内定位，由于 rssi 信号波动比较大，所以在优化误差的算法部分下了很大的功夫。在网上找了很多各种各样的优化和滤波算法，有些 java 的，有c 的，还有 matlab 的代码，然而小程序用的是 js 代码。这里为了方便自己和之后的小伙伴，将自己最近写的代码开源出来，给大家参考。因为代码写的比较少，有改动的建议尽管给我留言。本文参考了很多博文，有些博文真的写的真的很棒，对我启发很大。
代码已经放在 github 上面，地址为 https://github.com/yukinorong/rssi_smoothing

算法简介

算法主要是参考了这篇博文无线传感器网络中RSSI滤波的若干处理方法

测试数据和部分通用函数

testRssi1 = [32,40,45,40,42,41,39,37,50,34] // 平均值40 方差24
testRssi2 = [30,54,34,36,40,56,32,42,36,40] // 平均值40 方差68.8

// 求平均值函数
var average = function(arr){
   
    var sum = 0;
    for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
        sum += arr[i];
    };
    return sum/arr.length
}

// 求方差函数
var variance = function(numbers) {
   
    var mean = 0;
    var sum = 0;
    for(var i=0;i<numbers.length;i++){
        sum += numbers[i];
    }
    mean = sum / numbers.length;
    sum = 0;
    for(var i=0;i<numbers.length;i++){
        sum += Math.pow(numbers[i] - mean , 2);
    }
    return sum / numbers.length;
};


//队列 类实现  --> 递推滤波数据结构
function Queue(){
   
        this.dataStore = [];
        this.enqueue = enqueue;
        this.dequeue = dequeue;
        this.front = front;
        this.back = back;
        this.toString = toString;
        this.isEmpty = isEmpty;
        this.count = count;
}

function enqueue