iOS中RSSI的卡尔曼滤波

Question

我制作了一个iOS应用程序来对信标进行定位。我注意到信标的RSSI值随时间随机波动。为了得到平滑的RSSI值，我尝试使用卡尔曼滤波。

在卡尔曼滤波方程如前所述中，测量噪声(R)可以通过一系列RSSI值的方差来计算，而过程噪声(Q)可以假定为可以忽略不计。但是，对于方程中误差方差(P)的估计，我还不太清楚。

由于我的实际测量数据是RSSI值的序列，我应该如何实现卡尔曼滤波？

Answer 1

误差方差(P)的估计基本上取决于它自身的过去值和过程噪声(Q)。由于过程噪声(Q)是可以忽略的或很小的值(0.00001)，并且P不依赖于实际测量，最终它变成了一个固定的值。此外，如果您的系统是可移动的，您可以使用一系列的RSSI值和您的移动作为输入变量。