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![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/bMeg0j/btrtIS8FE2H/pqUnCkV3K1SKDvMWKgtQ7k/img.png)
지난 글에서 RSSI를 활용한 송신기와 수신기 사이의 거리 계산과 높은 불안정성을 보이는 RSSI의 문제점을 다뤘었습니다. 이번 글에선 칼만 필터 (Kalman Filter, K)의 간단한 정의와 칼만 필터를 사용한 RSSI의 전처리 과정을 Python 코드와 함께 알아보겠습니다. 혹시 지난 글의 내용이 궁금하신 분은 아래 링크를 참조해주세요. BLE를 활용한 실내 위치 측위 (2) - RSSI를 활용한 거리 구하기 지난 글에선 실내 위치 측위의 필요성과 많은 무선 기술 중 왜 BLE를 사용하는지를 다뤘었습니다. 이번 글에선 어떻게 BLE를 사용하여 실내 위치 측위를 할 수 있을지 알아보겠습니다. 지난 글이 ahang.tistory.com 칼만 필터란? 칼만 필터는 지속적으로 입력되는 측정값에서 일부 알..
Research/Bluetooth
2022. 2. 21. 20:17