1.一种适用于煤矿井下目标的定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将定位区域划分成N个定位基准点i，其中N为大于0的整数； S2、对于每个定位基准点的“指纹特征”样本RSSISample进行采集； S3、将所采集的RSSISample样本值进行滤波，生成“指纹特征”； S4、基于S3中滤波后的“指纹特征”进行定位算法运算； S5、分析误差和输出结果。

2.根据权利要求1所述的一种适用于煤矿井下目标的定位方法，其特征在于，所述步骤S1中定位区域的划分100个定位基准点i； 在煤矿井下巷道中，其中巷道长M米，锚节点AP分布在该洞的两侧，所述巷道中共用了AP1、AP2、AP3…APk的k个锚节点，长度平均分成100段，每段M/100米作为定位的基准点。

3.根据权利要求1所述的一种适用于煤矿井下目标的定位方法，其特征在于，所述步骤S3中将所采集的RSSISample样本值进行滤波，所述滤波采用高斯滤波对采集到的RSSI值进行处理，经过高斯滤波后，RSSI值的取值范围为[0.15σ+μ 3.09σ+μ]，其中： 。

4.根据权利要求2所述的一种适用于煤矿井下目标的定位方法， 其特征在于，所述滤波处理后的样本值生成“指纹特征”，包括以下步骤： 设i为定位基准点，其中i=1,2,...,N，假设在i点共采集n次的RSSISample样本，经过滤波处理后去除m次，则剩下n-m次样本值，每次数据都能表达i点的指纹特征； 设i点的采集数据和指纹膜分别为 两者之间的关系为： 其中n是个大于0的自然数，且n>m，由于环境中k=3个AP，所以是有3个分量构成，即 采集样本数据为

所以上式可以转化为：

而以上4个公式可得：

依次i=1,2,...,N就能得到全部定位基准点的“指纹特征”。

5.根据权利要求1所述的一种适用于煤矿井下目标的定位方法，其特征在于，所述步骤S4中基于“指纹特征”的定位算法，包括以下步骤： 其中，定位标签实时向锚节点AP发送数据帧，定位算法如下：

1)设待定位数据帧为RSSILocation_APk,k＝1,2,3,…指纹特征”为RSSIFinger，所述锚节点AP的“指纹特征”为；RSSIFinger_APk,k＝1,2,3,…；

2)过滤器：由于“指纹特征”信息RSSIFinger的生成是由大量的RSSISample过滤变异数据后平均得到的，所以在收到的待定位数据RSSILocation_APk(k＝1,2,3,…)应该满足下式： 其中k＝1,2,3,…，设ξ为容忍度，当收到的RSSILocation_APk(k＝1,2,3,…)不满足不等式，就称之为该数据发生了变异，则丢弃该变异数据；

3)设i点能收到的AP信号个数为l，且l≤k：

……

以上4个公式中i（i＝1,2,3,…,N）为定位基准点，当i＝1时计算得到Δd1，故循环N次就能遍历所有的定位基准点i，最后得到Δd1、 Δd2、Δd3……ΔdN，通过比较Δdi(i＝1,2,…,N)集合中数据的大小求出最小值 而 所对应的i即为定位标签所在的位置。