技术背景与挑战
在室内定位场景中，WiFi信号受多径效应和设备异构性影响，导致接收信号强度（RSS）波动误差高达±5dBm。传统指纹匹配法存在30%以上的定位漂移率，需通过系统校准提升稳定性。
信号特征分析与数据采集
优化数据采集流程包含三个核心步骤：
- 部署多频段AP阵列（2.4GHz/5GHz双通道）
- 建立时间序列RSS样本库（采样间隔≤200ms）
- 构建信道状态信息（CSI）相位校正模型
多路径滤波校准方法
采用混合滤波策略消除环境干扰：
- 卡尔曼滤波平滑RSS时序波动
- 小波变换分离直达波与反射波成分
- 机器学习识别固定障碍物特征
| 方法 | 误差均值 | 标准差 |
|---|---|---|
| 原始数据 | 3.2 | 4.7 |
| 混合滤波 | 1.1 | 1.8 |
动态权重定位算法
提出基于信噪比的自适应权重分配机制：
- 构建AP信号质量评估矩阵
- 设计指数衰减权重函数：w=exp(-β·d/SNR)
- 融合路径损耗模型进行位置迭代
实验验证与结果分析
在2000㎡实验场地的测试表明：
- 定位误差从2.8m降至1.2m（57%提升）
- 校准周期延长至72小时/次
- 异构终端兼容性达到89%
通过混合滤波校准与动态权重算法的协同优化，实现了亚米级室内定位精度。未来研究将融合UWB与WiFi6的联合定位框架，进一步突破复杂环境下的稳定性瓶颈。
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