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RSSI转距离对数衰减模型 def rssi_to_distance(rssi, rssi_1m, nENV_ATTENUATION_FACTOR): 从RSSI计算终端到信标的距离 :param rssi: 实测信号强度dBm :param rssi_1m: 1米处参考RSSIdBm :param n: 环境衰减因子 :return: 估算距离米 if rssi 0: return 0 # 信号丢失返回0 distance 10 ** ((rssi_1m - rssi) / (10 * n)) return round(distance, 2) # 3. 三角定位核心算法 def trilateration(beacon_coords, distances): 三角定位解算终端坐标 :param beacon_coords: 信标坐标列表 [(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3)] :param distances: 终端到各信标的距离列表 [d1, d2, d3] :return: 终端估算坐标 (x, y) # 提取三个信标的坐标 x1, y1 beacon_coords[0] x2, y2 beacon_coords[1] x3, y3 beacon_coords[2] d1, d2, d3 distances # 三角定位方程组求解基于最小二乘法 A 2 * (x2 - x1) B 2 * (y2 - y1) C d1**2 - d2**2 - x1**2 x2**2 - y1**2 y2**2 D 2 * (x3 - x2) E 2 * (y3 - y2) F d2**2 - d3**2 - x2**2 x3**2 - y2**2 y3**2 # 解二元一次方程组 Ax By CDx Ey F denominator A * E - B * D if denominator 0: return (0, 0) # 信标共线无法解算 x (C * E - B * F) / denominator y (A * F - C * D) / denominator return (round(x, 2), round(y, 2)) # 4. KNN优化精度动态指纹库 def knn_optimize(raw_coords, fingerprint_data, k3): 用K近邻优化原始定位结果基于场景指纹库 :param raw_coords: 三角定位原始坐标 (x, y) :param fingerprint_data: 指纹库 [ (x1,y1,rssi1,rssi2,rssi3), ... ] :param k: 近邻数 :return: 优化后坐标 (x, y) # 提取特征RSSI和标签真实坐标 X np.array([[d[2], d[3], d[4]] for d in fingerprint_data]) y np.array([[d[0], d[1]] for d in fingerprint_data]) # 训练KNN模型 knn KNeighborsRegressor(n_neighborsk) knn.fit(X, y) # 假设原始定位时的RSSI数据需从实际采集的RSSI传入 # 此处示例取指纹库中最接近原始坐标的RSSI特征 rssi_features np.array([[ fingerprint_data[np.argmin([math.hypot(d[0]-raw_coords[0], d[1]-raw_coords[1]) for d in fingerprint_data])][2], fingerprint_data[np.argmin([math.hypot(d[0]-raw_coords[0], d[1]-raw_coords[1]) for d in fingerprint_data])][3], fingerprint_data[np.argmin([math.hypot(d[0]-raw_coords[0], d[1]-raw_coords[1]) for d in fingerprint_data])][4] ]]) # 预测优化后的坐标 optimized_coords knn.predict(rssi_features)[0] return (round(optimized_coords[0], 2), round(optimized_coords[1], 2)) # 5. 完整流程测试 if __name__ __main__: # 步骤1模拟终端实测3个信标的RSSI值实际场景需硬件采集 measured_rssi {beacon1: -65, beacon2: -70, beacon3: -68} # 步骤2RSSI转距离 distances [] beacon_coords [] for beacon_name, params in beacons.items(): beacon_coords.append((params[x], params[y])) distance rssi_to_distance(measured_rssi[beacon_name], params[rssi_1m]) distances.append(distance) print(f信标距离估算{distances} 米) # 步骤3三角定位解算原始坐标 raw_x, raw_y trilateration(beacon_coords, distances) print(f三角定位原始坐标({raw_x}, {raw_y})) # 步骤4KNN优化模拟场景指纹库实际需提前采集 # 指纹库格式[(真实x, 真实y, 信标1RSSI, 信标2RSSI, 信标3RSSI), ...] fingerprint_db [ (1.2, 1.5, -64, -71, -67), (1.0, 1.3, -65, -70, -68), (0.8, 1.1, -66, -69, -69), (5.0, 4.3, -55, -58, -56), (5.2, 4.5, -54, -59, -57) ] optimized_x, optimized_y knn_optimize((raw_x, raw_y), fingerprint_db) print(fKNN优化后坐标({optimized_x}, {optimized_y}))2.TDOA定位算法UWB核心的高精度方案核心逻辑终端发送信号二维定位需 3 个基站三维定位需 4 个基站计算信号到达不同基站的“时间差”通过多组时间差建立方程求解终端坐标无需终端与基站同步时钟是UWB的主流方案。3.AoA定位算法蓝牙AoA/UWB辅助角度定位核心逻辑通过天线阵列测量信号相位差推导入射角度线阵支持一维角度定位矩形阵 / 圆阵可实现二维角度定位结合2个以上基站的角度信息交叉定位终端坐标精度高于RSSI低于TDOA。三、主流室内定位无线技术的选型指南避免踩坑匹配场景需求选型的核心是“精度需求-场景特性-成本预算”三者的平衡以下是常见场景的选型建议1.民用场景低成本、易部署需求精度1-5米无需专用硬件快速落地。推荐蓝牙BLERSSI模式、wi-fi定位。案例商场导购、展馆导航、小区访客定位传统 Wi-Fi RSSI 精度有限若需提升精度且已有兼容路由器可采用 “Wi-Fi FTM” 作为高精度低成本备选适用于已部署支持 FTM 功能路由器的写字楼、机场等场景。2.工业场景高精度、抗干扰需求精度0.1-1米抗金属/墙体遮挡支持高速移动。推荐UWBTDOA模式、蓝牙AoA。无需厘米级精度时优先选蓝牙 AoA 而非 UWB可降低 50% 以上部署成本。案例工业AGV导航、矿井人员定位、车间设备追踪。3.资产盘点场景低成本、批量识别需求区域级定位无需精准坐标标签成本极低支持批量读取。推荐无源RFID。案例图书馆书籍盘点、商超货物管理、企业固定资产盘点。3.特殊场景无射频干扰、密闭空间需求无射频辐射抗电磁干扰小空间定位。推荐可见光VLC、超声波。案例医院手术室、加油站、地下管廊。当然在行业落地上多技术融合、硬件复用化、AI优化精度、轻量化部署已成为趋势室内定位无线技术已实现了空间感知、资产追踪、人员管理的核心价值选择技术时无需盲目追求精度而是要匹配场景的核心需求。希望本篇对大家有所帮助~点击下方可获取解决方案↓↓↓↓↓↓↓