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申请/专利权人：湖南科技大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：一种面向抑制复杂室内RSSI波动的距离估算方法与系统，包括：RSSI数据调理步骤，接收一段时间内顺序输入的随机原始接收信号强度数据DRSSI，构建一个多个数据的接收窗，每次输入一个数据，选出窗口中的中值，同时顺序计算相邻两数据的绝对差值并进行累加后得到绝对差累加值；时域优化步骤，根据绝对差累加值与中值比值的大小，对原始数据DRSSI进行平滑滤波处理，得到数据Dgus；频域优化步骤，将数据Dgus变换成频域数据，在频域下提取RSSI的低频部分，再变换成时域数据DLF；RSSI筛选步骤，统计DLF中不同区间RSSI数据的出现次数，移除出现次数低于筛选阈值的数据，计算剩余数据的几何平均值RDRSSI即为估算的RSSI值；距离估算步骤，根据RSSI和路径之间的对数距离路径衰减模型数学关系，估算出距离。

主权项：1.一种面向抑制复杂室内RSSI波动的距离估算方法，其特征在于，包括：RSSI数据调理步骤，接收一段时间内顺序输入的随机原始接收信号强度数据DRSSI，构建一个多个数据的接收窗，每次输入一个数据，选出窗口中的中值，同时顺序计算相邻两数据的绝对差值并进行累加后得到绝对差累加值；时域优化步骤，根据绝对差累加值与中值比值的大小，对原始数据DRSSI进行平滑滤波处理，得到数据Dgus；频域优化步骤，将数据Dgus变换成频域数据，在频域下提取RSSI的低频部分，再变换成时域数据DLF；RSSI筛选步骤，统计DLF中不同区间RSSI数据的出现次数，移除出现次数低于筛选阈值的数据，计算剩余数据的几何平均值RDRSSI即为估算的RSSI值；距离估算步骤，根据RSSI和路径之间的对数距离路径衰减模型数学关系，估算出距离；所述频域优化步骤中，所述将数据Dgus变换成频域数据，在频域下提取RSSI的低频部分包括：将Dgus经傅里叶变换为频域振幅数据，选取最大振幅的数据群体作为低频范围，此群最大频率设置为低频分界点，低于该低频分界点的所有数据作为低频范围，设定高频部分的振幅为0；所述低频分界点的设置方法包括：参照K-means分群算法将频域振幅数据分为4群，分群算法的步骤如下：S1：设定分群个数k＝4，任意选取4个频点的幅值为中心点；S2：计算所有频点的幅值与中心点之间的数值差，选取数值差最小的中心点为同一群，将所有频点的幅值分为k群；S3：计算群内数据的平均值，用平均值作为每个群的新的中心点，返回S2，直至迭代5次结束；分群完毕后，比较4个群的幅值总和，总和最大的群为目标群，将这个群里最高幅值频点作为低频分界点，低于分界点为低频范围所述距离估算步骤中，对数距离路径衰减模型为：RSSI＝RSSI0+10μlgdd0+ε，其中RSSI0为单位距离d0时的RSSI值；ε为环境误差系数；μ为路径衰减指数；d为估算距离。

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