无线定位的核心就是怎么让设备知道你在哪儿，RSSI的 RSSI 值其实就是测信号有多强。信号越强，距离越近——，干扰也挺多的。卡尔曼滤波就派上用场了，能在信号抖动的情况下帮你稳住定位效果。用起来比较顺，是在复杂室内场景，比如仓库、医院这种地方。

MATLAB 的仿真也挺直观，能看出不同环境下定位误差的变化。不用你手动推公式，跑一遍模拟就知道什么滤波方法更靠谱。扩展卡尔曼滤波（EKF）适合非线性系统，无迹卡尔曼滤波（UKF）则更适合系统噪声比较复杂的场合，两个都值得一试。

还有个挺实用的点：文章讲了多源融合，比如Wi-Fi和蓝牙一起用，精度直接拉满。你可以结合三边定位、模型拟合这些方法，一步步叠加精度，效果比单独用 RSSI 强不少。

建议你动手玩玩里面的 MATLAB 代码，自己试试不同滤波策略的效果差异。如果你有智能建筑、工厂自动化这些需求，那这套方案还蛮值得参考的。