我没有使用monte carlo定理，但要在本例中使用三边测量，首先需要使用信号传播路径损耗公式将RSS值转换为距离：

def rss_to_meters(rss: float, c: float, phi: float) -> float:
    return Math.Log10(10, (c - rss) / (10 * phi))

其中c是在发送天线和接收天线之间一米距离处测得的平均RSS。在我的情况下，它通常接近-50dB。phi是路径损耗指数，值介于1和4之间，其中4是噪声很大的环境（例如很多家具）。在许多情况下，3可能是一个很好的猜测。
由于RSSI波动很大，因此最好将多个样本的平均值作为该方法的输入值，使用三边测量公式仍然不太可能获得准确的预测值，但可以使用以下公式：

def get_a(d2: float, d3: float, x2: float, x3: float, y2: float, y3: float) -> float:
    return ((d2 ** d2 - d3 ** d3) - (x2 ** x2 - x3 ** x3) - (y2 ** y2 - y3 ** y3)) / 2

def get_b(d1, d2, x1, x2, y1, y2) -> float:
    return ((d2 ** d2 - d1 ** d1) - (x2 ** x2 - x1 ** x1) - (y2 ** y2 - y1 ** y1)) / 2

def get_position_y(a: float, b: float, x1: float, x2: float, x3: float, y1: float, y2: float, y3: float) -> float:
    return (b * (x3 - x2) - a * (x1 - x2) ) / ( (y1 - y2) * (x3 - x2) - (y3 - y2) * (x1 - x2) )

def get_position_x(a: float, y: float, y3: float, y2: float, x3: float, x2: float) -> float:
    return (a - (y * (y3 - y2) ) ) / (x3 - x2)

您应该选择三个最近的锚点来进行计算，因为RSS在较长的距离上波动较大。d1表示未知节点之间的距离（x，y）和第一个锚点（x1，y1）。“d2”是未知节点与（x，y）和第二个锚点（x2，y2）。“d2”是未知节点与（x，y）和第二个锚点（x3，y3）。因此，您还需要知道每个锚点的二维坐标（或图像中的“主题”）。使用get_position_x()和get_position_y()可以得到最终坐标（x，y）。a和b并不重要，只是计算x和y坐标的间歇步骤。
该三边测量附录来自以下文件：https://ieeexplore.ieee.org/document/1391018
一般来说，RSS结合三边测量算法会产生极差的定位准确度，因为RSS测量值的噪声很大，即使在计算平均RSS之后也是如此。三边测量需要良好的距离近似值才能正常工作。一个更好的替代方法是使用本文提出的“修改的加权质心定位”算法：https://ieeexplore.ieee.org/document/4447528。当使用有噪声的RSS样本时，该算法通常更宽容。