图17 Y方向定位效果图
 
图18 整体的定位效果图
由x轴方向定位节点的仿真结果和y轴方向的图示，可以看出基于RSSI的算法和经过卡尔曼滤波的RSSI算法相比较，基于RSSI算法的定位结果定位误差在2米以内的概率是80%，较实际结果偏差大，但是经过卡尔曼滤波后的定位节点坐标误差基本上在1米内，实现了对基于RSSI算法的优化，提高了定位精度，满足实际应用需求。
5. 总结与展望   
本文设计了基于ZigBee技术,以CC2431/CC2430无线传感器芯片为核心的室内定位系统，该系统以TI公司设计的携有定位引擎的CC2431/CC2430为核心，主要由参考节点、定位节点、网关和终端设备计算机几部分构成。定位节点坐标位置的计算是基于RSSI接收信号强度指示算法，为了提高定位的精确度，本文提出了基于RSSI算法的优化算法。最后进行系统测试时，研究了静态和动态两种情况，并对实验结果进行了MATLAB仿真实现。由实验得到定位节点的坐标误差基本上在1米内，提高了定位精度。
工作展望。
本论文设计的室内定位系统，应用范围具有一定的局限性，对于它的拓展需要进一步研究的问题如下。
（1）硬件改进。本文中参考节点采用CC2430模块，可以在该模块中添加放大电路，增大无线发射的距离。这样，在实际应用中可减少参考节点数量，节省系统的运作时间，减少成本。
（2）本文研究的定位系统基于的是二文平面，未来的研究应面向三文、多文空间。
（3）定位算法优化。目前存在的定位算法，精确度不高，定位准确度低，需要进一步研究。
（4）节点的实时定位。本文中的定位系统在获得定位节点的位置坐标时需要一定的时间，实时性低，未来需要加大定位的实时性。 ZigBee室内定位系统的研究与设计+RSSI的算法及MATLAB仿真(9):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_908.html