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摘要
针对接收信号强度指示（Received Signal Strength Index，RSSI）定位易受到环境因素的影响，本文提出了一种基于RSSI扩展卡尔曼滤波的改进蛇定位算法。该算法利用扩展卡尔曼滤波模型对RSSI信号值进行平滑处理，以便能够抑制噪声和异常值对估计结果的影响，从而提高测距的准确性和鲁棒性。通过引入Levy飞行和非线性收敛因子的改进蛇优化算法，提升了蛇算法的寻优能力，使之能够更加准确的计算出待测节点的坐标。根据仿真结果显示，相较于ROL、REGL和RESL算法，本文提出的RSSI-EISL算法的定位精度分别提高了26.4%、8.75%、5.6%，同时算法的收敛速度和全局搜索能力方面也有所提升。
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