基于CSI的高精度室内定位系统

发布时间：2020-11-21 00:02

　　 随着无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)和移动设备的普及,最近关于室内定位系统的研究已经逐渐将重心移到无线环境上面。当今主流的室内定位方式仍然是着重于运用携带式设备进行跟踪定位。但是自2013年以来基于Wi-Fi的室内定位系统也就是无设备被动式识别定位因其便捷,节能开始逐渐成为研究室内定位的重心,通过Wi-Fi接收到丰富的信道信息,经过预处理方法后提取相应的能表征信道特征的信息后,通过与测试数据集进行最大似然判决能够实现定位和有序的跟踪。基于射频(Radio Frequency,RF)指纹识别的一种不需要用户携带任何主动设备的被动式非携带定位方法,我们提出一种结合信道幅度响应(Channel Impulse Response,CIR)与到达角(Angle of Arrival,AoA)的指纹联合定位方法,其目的在于仅使用单个接入点(Access Point,AP)的情况下提高传统上进行被动式定位的精度。为了度量我们模型中训练序列与测试序列的相似性,我们使用琴森-香农距离(Jensen-Shanon Divergence)以及K临近(K-Nearest Neighbor,KNN)方法将聚类中心进行分类作为度量我们的测试数据与训练数据之间的距离差异。用户的位置将由测试数据与训练模型之间最小的距离所决定。实验结果证明我们的系统定位精度在传统的被动式定位系统的基础上实现了阶段性的突破,使得定位精度与准确率得到提升。更进一步地,我们在静态定位的准确性的基础上,通过采集室内信道状态信息(Channel State Information,CSI)和定位过程中得到的特征信息,由在线SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)问题给出的一些解决方案提供的启发,提出了一种改进型的粒子滤波算法,完成了对室内目标的动态跟踪。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN92;TN713
【部分图文】：

21图 2-6 三条接收天线上对应 10s 内 CIR 所有径的能量幅度位评价指标及影响因素定位系统的误差衡量以及评价标准是推动定位更加精确有效的重要针对定位系统的误差衡量标准以及在进行室内定位时可能影响到定来分析陈述。

24（b）有遮挡时信号传播图 3-1 室内信号传播场景型的室内传播模型如图 3-1 所示，在第一个场景中有任何遮挡物体，而在第二个场景中则有一个明显称这种情况为 NLOS 情景。比较一二两个场景，径信道特征发生了变化，比如，信号传输路径的数延等，鉴于此，信道特征在两个不同的场景下得到通过这一点进行识别每个区域不同的信道特征，找定位的目的。在 NLOS 情景下，基于无线信道模结果与真实距离相差较大，由于存在多条折射散射偏大。

（b）测试区域第六行第四列所在 PDF图 3-4 位于不同测试区域的 CIR 能量幅度概率密度函数 AoA 的估计方法文在背景中提到基于 CSI 测角的方法的核心思想是识别从定位目标路径。确定一条直射路径的标识是其对应的 AoA 和 ToF，理论来说小的 ToF 我们可以确定以条直射径，再进一步我们可以通过光速计距离，但是在实际实验环境中，我们发现上述的合理性并不适用，因ToF 并未捕获真实的信号从目标到 AP 之间的传播时间。原因是在 网络中，发送机和接收机并不是时间同步的，更确切地说，抽样 DAC 和钟不同步。因此 ToF 的估计过程中还包括了采样时间的偏移，故而到传播距离。但是，在较为理想的没有直接遮挡的情况下我们仍然可 ToF 的路径作为最短的相对距离完成识别定位。确实在许多室内场射径信号能量太弱或者不存在将导致无法准确计算出距离信息，但
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本文编号：2892212