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iBeacon室内定位精度增强：融合RSSI指纹与粒子滤波的嵌入式实现
文章摘要：
在物联网与智慧场景的浪潮中，iBeacon作为低功耗蓝牙（BLE）室内定位的核心技术之一，其实际应用常受限于多径效应、信号衰减与动态干扰。传统基于RSSI（接收信号强度指示）的三角定位法在复杂室内环境中往往产生数米甚至十米以上的误差。本文旨在为嵌入式开发者提供一种实用且精度增强的方案：融合RSSI指纹库与粒子滤波（Particle Filter）算法，在资源受限的嵌入式平台上实现亚米级定位。我们将从原理、实现到性能分析进行深度解析。 一、核心挑战：RSSI的非线性与粒子滤波的适配 RSSI的衰减模型在理想环境下遵循对数距离路径损耗模型： RSSI(d) = A - 10 * n * log1
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