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如何提高RSSI测距方法的精度？可通过ZigBee硬件平台实现
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考虑室内环境下存在的非视距和多径传输影响，得到优化的射频参数A 和信号传输常数，并基于ZigBee 硬件平台进行RSSI 测距技术方面的实验，得到基于固定节点的距离比较、高斯滤波和卡尔曼滤波3 种数据处理方式的测距精度。实验结果表明，在所选用的３种数据处理方式中，经过卡尔曼滤波处理后的测距精度最高。
随着现代信息技术的发展，无线网络的应用领域越来越广泛，从信息采集到机械控制，随处可见无线传感器的应用。而距离位置的测量是无线网络中的一个重要组成部分，通过测量能将分布在各处的节点通过位置信息的传送连接起来，以达到监测和控制的目的。因此，无线传感器网络的距离测量成为当下无线网络领域的一研究个热点
无线传感器网络有多种测距方法，基于接收信号强度指示器（received signal strength indicator，RSSI）测距的方法是其中的一种，该方法因为对硬件的要求较低，功耗小，且没有时间同步，得到了广泛的应用。但是由于RSSI 测距方法中因环境影响造成的误差较大，所以需要采用一些其他的数据处理方法以降低测距误差。
本文利用ZigBee 平台测量若干处信号强度值，并将这些信号强度值分别代入3 种数据处理方法中计算，把处理后的数据进行比较，得到它们的测量误差。最后的结果显示：在本文所采用的3 种处理方法结果中，经卡尔曼滤波后的测量误差最小，在15 m 的测量距离内，精度可以达到0.5 m。
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