基于CSI的室内定位和轨迹跟踪技术研究

发布时间：2021-10-07 20:55

　　随着移动通信技术和互联网的发展,室内基于位置的服务（LBS）由于其社会价值和商业价值引起科研人员越来越多的关注。由于室内环境相比于室外环境的复杂性和特殊性,科研人员将多种技术应用于室内定位。近年来随着无线Wi-Fi技术迅速发展,商场、写字楼等大型公共场所已经基本覆盖Wi-Fi热点,基于Wi-Fi的室内定位方法因其无线覆盖范围广、应用普遍、成本较低、可扩展性强等优势备受关注。本文对Wi-Fi信号的信道状态信息（CSI）进行分析研究,同时利用CSI的幅值相位信息作为指纹特征,采用基于子载波权重的算法创建离线指纹库,在线阶段用改进的WKNN算法对待测点目标进行无源定位;在定位算法基础上,本文用简单区域选择（SAS）和确定序列趋势（STD）算法生成基于CSI的轨迹跟踪系统。实验结果表明在参数设定合理的情况下,系统有较好的定位精度和跟踪准确率。本文的主要内容和贡献有:1.因室内噪声等因素的影响,直接采集的CSI数据存在误差,需要对CSI数据进行处理以提高数据的准确性和稳定性,采用幅值和相位信息共同作为离散指纹的特征值创建指纹库。提出的CSI预处理方案包括:汉佩尔（Hampel）滤波去除观测数据中... 

【文章来源】：中南民族大学湖北省

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

无线信号室内传输模型

2RSS洲言号传输

图2.3 OFDM传输原理2.3.2 CSI 信号CSI：物理层的信道状态信息，即信号传播的增益矩阵。描述信号在每条传输路的信号散射、被吸收和距离衰减等信息[28]。在 OFDM 系统中，接收信号经过信道传播后可以表示为：Y = HX + N上式中Y 和X 分别代表接收端信号向量和发送端信号向量，H 为信道状态信息SI 矩阵， N 是加性高斯白噪声。各个子载波的 CSI 可以估计为：YHX∧= CSI 代表了物理层的细粒度信息，用于描述发射端到接收端的信道增益，利用兼EEE802.11a/g/n 的无线网卡经过 OFDM 调制技术能从接收到的数据包中获取一组 C

【参考文献】：
期刊论文
[1]离散度WKNN位置指纹Wi-Fi定位算法[J]. 田洪亮,钱志鸿,梁潇,王义君,王雪.  哈尔滨工业大学学报. 2017(05)
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[3]OFDM-MIMO雷达体制的多径抑制性能分析[J]. 袁海锋,江朝抒.  信号处理. 2012(07)
[4]高校WLAN优化方案研究[J]. 阙鋆淑,谢葳,黄帮明.  电视技术. 2012(05)
[5]一种改进的OFDM同步算法[J]. 臧荣堂.  电脑知识与技术. 2011(02)
[6]RF室内定位指纹库空间相关生成算法[J]. 唐文胜,李姗,匡旺秋.  计算机工程与应用. 2008(23)

博士论文
[1]基于信号强度的WLAN室内定位跟踪系统研究[D]. 陈淼.武汉大学 2012

硕士论文
[1]基于CSI指纹信息的室内定位技术研究[D]. 鄢明.南京大学 2017
[2]基于WIFI传播模型的室内定位技术研究[D]. 陈泳希.湘潭大学 2016
[3]基于RSSI的室内无线定位与跟踪技术研究[D]. 张佩琪.西安电子科技大学 2016
[4]基于信道状态信息的室内移动检测和定位技术研究[D]. 高溪.燕山大学 2015
[5]基于CSI的室内人体摔倒检测及应用研究[D]. 李鑫.武汉理工大学 2015
[6]基于信息熵的WLAN室内定位算法研究[D]. 邹贵.哈尔滨工业大学 2014
[7]WLAN下移动定位的研究与实现[D]. 袁燊.西安电子科技大学 2014



本文编号：3422758