基于RSSI指纹的室内定位MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于RSSI信号强度的室内定位系统，通过采集多AP信号构建指纹库，采用KNN算法进行位置匹配。支持离线训练与在线定位两阶段操作，适用于室内环境下的精准位置估计。

详 情 说 明

基于RSSI信号强度指纹的室内定位系统

项目介绍

本项目实现了一种基于接收信号强度指示（RSSI）的室内定位系统。系统采用位置指纹识别方法，通过采集多个接入点（AP）的信号强度数据构建指纹数据库，并利用K近邻（KNN）匹配算法进行位置估计。系统包含完整的离线训练和在线定位流程，能够有效应对室内复杂环境下的定位需求。

功能特性

• 数据采集与预处理：支持RSSI信号数据的采集、滤波和归一化处理
• 指纹数据库构建：建立参考点位置坐标与多AP信号强度的映射关系数据库
• KNN位置匹配：采用K近邻算法实现实时位置估计
• 定位精度评估：提供欧氏距离误差计算和置信度分析
• 结果可视化：图形化显示参考点分布、定位结果及误差范围
• 性能分析报告：生成包含平均误差、标准差等统计指标的分析报告

使用方法

离线训练阶段

1. 准备训练数据集，包含参考点坐标和对应AP的RSSI信号强度
2. 配置信号滤波参数和环境衰减因子
3. 运行训练程序构建位置指纹数据库

在线定位阶段

1. 输入待定位点的RSSI信号强度数组
2. 设置KNN算法参数（K值）
3. 执行定位算法获取估计坐标
4. 查看定位结果和精度评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB）
• 支持图形界面显示

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，整合了完整的室内定位流程，实现了数据加载与预处理、指纹数据库的构建与管理、KNN定位算法的执行、定位结果的可视化展示以及系统性能的全面评估等核心功能。该文件通过模块化设计协调各功能组件的工作，为用户提供一站式的定位解决方案。