适用于iOS的RSSI卡尔曼滤波器

Question

我制作了一款iOS应用程序来测试信标。我注意到信标的RSSI值随时间随机波动。为了获得平滑的RSSI值，我试图使用卡尔曼滤波器。

在卡尔曼滤波器方程as described here中，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）估计的确切思路。

由于我的实际测量数据是一系列RSSI值，我该如何实现卡尔曼滤波？

Answer 1

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）可忽略不计或非常小（0.00001）并且P不依赖于实际测量，因此最终它变为固定值。此外，如果您的系统是移动的，您可以将一系列RSSI值和您的移动作为输入变量。