一种基于稳健测距模型的自适应Wi-Fi定位方法

本发明提出了一种基于稳健测距模型的自适应Wi‑Fi定位方法。该方法旨在解决现有Wi‑Fi定位技术的多径干扰、信号衰减及环境动态变化导致定位精度和稳定性不足的问题。首先利用遗传算法优化BP神经网络构建Wi‑Fi测距模型，输入为两个点的RSSI差值，输出为二者的估计距离。接着采用自适应动态阈值算法，根据环境变化调整距离阈值，过滤不可靠参考点，然后通过加权质心法计算目标初步位置，提高准确性。最后将初步定位结果和相对距离信息纳入非线性迭代优化流程，并加入地图信息优化定位结果。该方法具有高精度定位、鲁棒性强等优点。通过仿真实验和实测实验，与传统算法对比，其定位误差显著降低，适用于复杂室内环境，具有广泛的应用前景。