利用容积卡尔曼滤波来设计粒子滤波器的重要性密度函数,并将当前的测量信息迭代到贯序重要性采样(SIS)过程中,进而提出一种基于迭代容积粒子滤波的RSSI(received signal strength indicator)蒙特卡罗定位算法.该算法使用迭代容积粒子滤波对目标位置和无线信道衰减参数同时进行估计,采用迭代的方式对测量方程进行更新,进一步提高无线信道衰减参数的估计精度.仿真结果表明,基于迭代容积粒子滤波的RSSI蒙特卡罗定位算法对比基于无味粒子滤波的RSSI定位算法,能够有效降低室内无线定位的误差.
