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ios - iOS 中 RSSI 的卡尔曼滤波器

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-02 21:17:01 25 4
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我制作了一个 iOS 应用程序来对信标进行测距。我注意到来自信标的 RSSI 值随时间随机波动。为了获得平滑的 RSSI 值,我尝试使用卡尔曼滤波器。

在卡尔曼滤波器方程中 as described here ,可以通过测量一系列 RSSI 值的方差来计算测量噪声 (R),并且可以假设过程噪声 (Q) 可以忽略不计。但是,我无法弄清楚方程中误差方差 (P) 估计值的确切概念。

由于我的实际测量数据是一系列的RSSI值,我应该如何实现卡尔曼滤波器?

最佳答案

基本上,误差方差 (P) 的估计取决于它自己的过去值和过程噪声 (Q)。由于过程噪声(Q)可以忽略不计或非常小的值(0.00001)并且P不依赖于实际测量,最终它成为一个固定值。此外,如果您的系统是移动的,您可以将一系列 RSSI 值和您的运 Action 为输入变量。

关于ios - iOS 中 RSSI 的卡尔曼滤波器,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29027824/

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