[发明专利]一种面向抑制复杂室内RSSI波动的距离估算方法与系统

说明书

一种面向抑制复杂室内RSSI波动的距离估算方法与系统，包括：RSSI数据调理步骤，接收一段时间内顺序输入的随机原始接收信号强度数据D_RSSI，构建一个多个数据的接收窗，每次输入一个数据，选出窗口中的中值，同时顺序计算相邻两数据的绝对差值并进行累加后得到绝对差累加值；时域优化步骤，根据绝对差累加值与中值比值的大小，对原始数据D_RSSI进行平滑滤波处理，得到数据D_gus；频域优化步骤，将数据D_gus变换成频域数据，在频域下提取RSSI的低频部分，再变换成时域数据D_LF；RSSI筛选步骤，统计D_LF中不同区间RSSI数据的出现次数，移除出现次数低于筛选阈值的数据，计算剩余数据的几何平均值RD_RSSI即为估算的RSSI值；距离估算步骤，根据RSSI和路径之间的对数距离路径衰减模型数学关系，估算出距离。

技术领域

本发明涉及技术数字信号处理技术领域，尤其是涉及到利用RSSI信号强度值作为无线短距离通信的室内定位算法。

背景技术

伴随大型建筑的日益增多和物联网技术的快速发展，以Wi-Fi、ZigBee、UWB、Bluetooth等短距离无线通信技术为基础的室内位置服务需求正成为重要室内定位服务，满足人们对便捷生活的追求。基于RSSI信号强度的低成本、低复杂度定位算法，适用于部分日常生活场合的室内定位要求。但复杂的室内环境使得RSSI强度波动较大，严重影响以RSSI为测距的室内定位算法的精度和稳定性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向抑制复杂室内RSSI波动的距离估算方法与系统，以减小室内环境的影响而造成的随机误差，提升室内定位算法的精度。

本发明提供一种面向抑制复杂室内RSSI波动的距离估算方法，包括：RSSI数据调理步骤，接收一段时间内顺序输入的随机原始接收信号强度数据D_RSSI，构建一个多个数据的接收窗，每次输入一个数据，选出窗口中的中值，同时顺序计算相邻两数据的绝对差值并进行累加后得到绝对差累加值；时域优化步骤，根据绝对差累加值与中值比值的大小，对原始数据D_RSSI进行平滑滤波处理，得到数据D_gus；频域优化步骤，将数据D_gus变换成频域数据，在频域下提取RSSI的低频部分，再变换成时域数据D_LF；RSSI筛选步骤，统计D_LF中不同区间RSSI数据的出现次数，移除出现次数低于筛选阈值的数据，计算剩余数据的几何平均值RD_RSSI即为估算的RSSI值；距离估算步骤，根据RSSI和路径之间的对数距离路径衰减模型数学关系，估算出距离。

进一步地，所述RSSI数据调理步骤中，接收窗的数据个数为5个，绝对差累加值A_n的计算方法为：根据原始RSSI序列数据D_RSSI_n，第n个绝对差为：绝对差的累加和为：其中E_-1＝E₃、E_-2＝E₂，n∈N+；中值M_n的计算方法为：根据当前的原始RSSI数据D_n，从连续的5个原始RSSI数据D_n-2、D_n-1、D_n、D_n+1、D_n+2中选择中间值的数。

进一步地，所述时域优化步骤中，对原始数据D_RSSI进行平滑滤波处理包括：根据S_n＝A_n/M_n的值确定滤波窗口的平滑度，并将其作为选择高斯函数平滑尺度大小的依据，从而调整滤波器的加权系数，实现滤波器尺度参数的自适应调整，标准方差σ自适应调整的规则如下：