1.一种基于蜂窝网络RSSI的室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过目标节点采集三个信号发射器发出的原始RSSI数据，并进行滤波处理；

S2：分别将滤波处理后的三个信号发射器发出的原始RSSI数转化为距离；

S3：以信号发射器为圆心和该信号发射器发出的RSSI数据转化的距离为半径建立三个圆形区域，并确定建立的三个圆形区域的相交区域，若没有相交区域，则采用等比放大的方法确定相交区域；

S4：在相交区域建立目标节点的距离和坐标之间的目标函数；

在相交区域建立目标节点的距离和坐标之间的目标函数，表示为：其中，Fi表示蜜源xi到各个锚节点的实际距离与RSSI测距距离之差的和，(xi1,xi2)表示某个蜜源的坐标，(pk,qk)表示锚点k的坐标，di,k表示与蜜源xi有关的锚点k到蜜源xi的距离，n表示锚点数；

S5：采用基于莱维飞行改进的人工蜂群算法求解目标函数，确定出目标节点的位置；

S51：在三个圆形区域的相交区域内初始化种群，并生成初始化蜜源；

生成初始化蜜源，表示为：

Xi,j＝Xmin,j+rand(0,1)(Xmax,j‑Xmin,j)其中，Xi,j表示第i个蜜源的第j维度的值，i∈{1,2,…,M}，j∈{1,2,…,D}；Xmax,j、Xmin,j分别表示第j维度的最大值和最小值，rand(0,1)表示开区间0到1之间的随机数；

S52：根据初始化蜜源采用莱维飞行改进后的蜂群算法搜索新的蜜源，并更新蜜源；

采用莱维飞行改进后的蜂群算法搜索新的蜜源，表示为：其中， 表示第i个蜜源Xi在第t+1次迭代中的第j维度的值， 表示第i个蜜源在第t次迭代中的第j维度的值，rand[‑1,1]表示‑1到1之间的随机数，levy()表示经莱维飞行策略更新后的位置， 表示不同于Xi的蜜源在第t次迭代中的第j维度的值，α表示步长控制量， 表示点对点乘法操作，L(λ)表示由Mantegna算法模拟的莱维飞行随机步长， Γ表示Gamma函数，λ表示常量，1＜λ≤3；

S53：通过蜜源的浓度或适应度计算跟随蜂选择新的蜜源的概率，选择概率最大的蜜源为最优的蜜源，即定位出的目标节点的位置；

通过蜜源的浓度或适应度计算跟随蜂选择新的蜜源的概率，表示为：其中，Pi为选择第i个蜜源的概率，M表示蜜源数，fitj表示第j个蜜源的浓度或者适应度，fiti表示第i个蜜源的浓度或者适应度， ||表示取绝对值操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于蜂窝网络RSSI的室内定位方法，其特征在于，对采集的原始RSSI数据进行滤波处理，具体包括：S11：使用k‑means算法将原始RSSI数据分为k个类簇，剔除其中聚类中心最大和最小的两个类簇；

S12：对k‑means算法处理后的RSSI数据进行高斯滤波。

3.根据权利要求2所述的一种基于蜂窝网络RSSI的室内定位方法，其特征在于，对RSSI数据进行高斯滤波，表示为：其中，f(RSSIk)表示密度函数，exp()表示指数函数，μ表示该高斯分布的均值，2

σ表示方差，σ表示标准差， RSSIk为第k

次采集到的信号强度，n表示采集的总次数。

4.根据权利要求1所述的一种基于蜂窝网络RSSI的室内定位方法，其特征在于，将原始RSSI数据转化为距离，表示为：(A‑RSSI(d))/10m

d'＝10

其中，d'表示对RSSI(d)值的估计距离，A表示距离信号发送端1m时的RSSI值，RSSI(d)表示距离信号发送端dm时的RSSI值，m表示路径损耗指数。

5.根据权利要求1所述的一种基于蜂窝网络RSSI的室内定位方法，其特征在于，采用等比放大的方法确定相交区域，具体包括：分别对三个圆进行等比例放大直至三个圆有共同的公共区域，根据等比例放大的三个圆的公共区域的交点作到各圆心的线段，将该线段与等比放大之前的圆的交点连接，得到六边形，在该六边形外作最小的矩形，得到三个圆形区域的相交区域。