In this paper, an experimental evaluation of received signal strength indicator (RSSI-based) localization methods in an indoor wireless network is studied. The major contributions of this work are twofold. First, the well-known and widely used min–max and trilateration methods are tested in the cases of without and with human movement effects. By this purpose, how RSSI data during human movements affect the accuracy of such methods and which method shows the best position estimation result, have been investigated. Second, we also design and develop a new RSSI filter to automatically reduce RSSI variation and the position estimation error caused by human movements. Experiments are carried out in a parking building. An LPC2103F microcontroller interfaced with a CC2500 RF transceiver as a low-cost, low power, 2.4 GHz radio module is used as a wireless node. Results demonstrate that without human movement effects, the performances by both localization methods are not much different. However, with human movement effects, the min–max method shows better accuracy than the trilateration method in handling the RSSI variation problem. The results also indicate that by applying the proposed RSSI filter, it can directly cope with the RSSI variation problem caused by humans. The localization error decreases by 69.87% for the case of the min–max method, and it decreases by 72.74% for the case of the trilateration method (the best case). Compared with the case of employing the moving average filter as the commonly used filter, the localization error only decreases by 18.67% and 12.99%, respectively.

中文翻译：

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一种在基于 RSSI 的室内定位系统中处理人体运动影响的自主 RSSI 过滤方法

在本文中，研究了室内无线网络中接收信号强度指标（基于RSSI）定位方法的实验评估。这项工作的主要贡献是双重的。首先，在没有和有人体运动影响的情况下测试了众所周知且广泛使用的最小-最大和三边测量方法。为此，研究了人体运动过程中的 RSSI 数据如何影响此类方法的准确性以及哪种方法显示出最佳位置估计结果。其次，我们还设计和开发了一种新的 RSSI 滤波器，以自动减少 RSSI 变化和人体运动引起的位置估计误差。实验在停车场进行。LPC2103F 微控制器与 CC2500 RF 收发器接口，作为低成本、低功耗的 2. 4 GHz 无线电模块用作无线节点。结果表明，在没有人体运动影响的情况下，两种定位方法的性能差别不大。然而，考虑到人体运动的影响，min-max 方法在处理 RSSI 变化问题时表现出比三边测量方法更好的精度。结果还表明，通过应用所提出的 RSSI 滤波器，它可以直接应对由人类引起的 RSSI 变化问题。min-max 方法的定位误差降低了 69.87%，三边测量法的情况（最佳情况）降低了 72.74%。与采用移动平均滤波器作为常用滤波器的情况相比，定位误差仅分别降低了18.67%和12.99%。两种定位方法的性能差别不大。然而，考虑到人体运动的影响，min-max 方法在处理 RSSI 变化问题时表现出比三边测量方法更好的精度。结果还表明，通过应用所提出的 RSSI 滤波器，它可以直接应对由人类引起的 RSSI 变化问题。min-max 方法的定位误差降低了 69.87%，三边测量法的情况（最佳情况）降低了 72.74%。与采用移动平均滤波器作为常用滤波器的情况相比，定位误差仅分别降低了18.67%和12.99%。两种定位方法的性能差别不大。然而，考虑到人体运动的影响，min-max 方法在处理 RSSI 变化问题时表现出比三边测量方法更好的精度。结果还表明，通过应用所提出的 RSSI 滤波器，它可以直接应对由人类引起的 RSSI 变化问题。min-max 方法的定位误差降低了 69.87%，三边测量法的情况（最佳情况）降低了 72.74%。与采用移动平均滤波器作为常用滤波器的情况相比，定位误差仅分别降低了18.67%和12.99%。min-max 方法在处理 RSSI 变化问题时显示出比三边测量方法更好的精度。结果还表明，通过应用所提出的 RSSI 滤波器，它可以直接应对由人类引起的 RSSI 变化问题。min-max 方法的定位误差降低了 69.87%，三边测量法的情况（最佳情况）降低了 72.74%。与采用移动平均滤波器作为常用滤波器的情况相比，定位误差仅分别降低了18.67%和12.99%。min-max 方法在处理 RSSI 变化问题时显示出比三边测量方法更好的精度。结果还表明，通过应用所提出的 RSSI 滤波器，它可以直接应对由人类引起的 RSSI 变化问题。min-max 方法的定位误差降低了 69.87%，三边测量法的情况（最佳情况）降低了 72.74%。与采用移动平均滤波器作为常用滤波器的情况相比，定位误差仅分别降低了18.67%和12.99%。在三边测量法的情况下（最好的情况），它减少了 72.74%。与采用移动平均滤波器作为常用滤波器的情况相比，定位误差仅分别降低了18.67%和12.99%。在三边测量法的情况下（最好的情况），它减少了 72.74%。与采用移动平均滤波器作为常用滤波器的情况相比，定位误差仅分别降低了18.67%和12.99%。