TI CC2530，RSSI数值检测源代码！

普通的质心算法。 很好的质心算法，仿真通过，解释很详细，新手应该能看懂 RSSI 质心。

建立一套精确可靠的井下人员跟踪定位系统对保障人员安全具有十分重要的意义。井下由于环境复杂、人员分散而导致的电磁波衰落和干扰严重影响了人员定位跟踪的精确性,同时,井下人员等定位目标的运动状态常常为非线性也增加了井下人员跟踪定位的难度。提出了结合集合卡尔曼滤波(EnKF)与无线信号接收强度(RSSI)定位算法的井下人员跟踪定位的方法,将RSSI定位结果作为观测值,通过集合卡尔曼滤波算法结合运动模型可减小定位的随机误差,达到提高定位精确性的目的。模拟实验结果表明:该方法在线性与非线性运动目标的定位中均可取得良好效果,具有较强的实用性。

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 节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。质心定位算法是指节点依靠无线传感器网络的连通性进行定位，定位误差较大。为了提高定位精度，鉴于质心定位算法受环境影响较小，基于RSSI的定位技术使用方便的特点，文中提出了基于RSSI的一种优化加权质心定位算法。通过RSSI测距，结合优化后的加权质心定位算法，确定节点位置。仿真结果表明，该算法降低了定位的平均误差，可以提高定位精度。

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鉴于学习WSN定位的同行越来越多，先将自己编写，并得到验证的RSSI算法的MATLAB代码分享给大家，希望有所帮助。

很不错的定位算法，这是基于rssi的三边定位算法，通过matlab仿真实现的，相信有很多人正在找类似的的东西吧 不要错过了

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在无线传感网中，基于RSSI（信号强度指示）的测距技术是一项低成本的、低复杂度的测量技术，但是RSSI信号容易受环境因素的影响，所以即便在同一位置点采集到的RSSI信号强度值也大不相同，影响位置的准确判定。论文首先分析了RSSI的测距原理，以及RSSI信号几种常见的滤波方法。并用MATLAB软件通过模型仿真产生RSSI信号，然后分别采用均值滤波、高斯滤波、以及卡尔曼滤波对RSSI采样值进行处理。仿真结果表明，小概率大干扰存在情况下，高斯滤波及卡尔曼滤波的误差明显小于均值滤波；均值滤波和高斯滤波因受采样点个数的影响，故稳定性不如卡尔曼滤波好。