基于射频指纹差分的无源室内定位研究

发布时间：2023-06-03 19:07

　　随着物联网的兴起和无线网络的广泛部署,基于位置的服务的需求逐渐增加。室内定位技术受到研究人员广泛关注。接收信号强度经常被应用于基于指纹和基于测距的室内定位方法之中,而室内的多径干扰会对室内定位的性能产生影响。针对该问题,物理层的信道状态信息可以更细粒度反应当前信道状态,实现更加精确的位置估计。论文实现了一种基于信道状态信息指纹差分的无源室内定位方法。主要研究内容如下:首先,提出基于有效子载波选择的预处理方法,减少系统开销。利用信道频率响应和信道冲击响应对位置的可区分性,选择信道频率响应作为指纹特征。其次,提出信道状态信息指纹差分的方法作为特征建立指纹库,实现了被动式无源室内定位。基于用户向不同方向移动时对信号产生的影响,采用粗粒度定位与细粒度定位结合的精度递增方法,该方法利用用户在不同区域对于链路的影响,确定用户所在区域,进而为系统细粒度定位减少计算量。最后,在两个典型室内环境内采集指纹数据,分析和评价不同实验参数对论文提出方法性能的影响。结果表明,该方法定位误差低于现有方法且具有较好的实时性。

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于红外线的定位方法
        1.2.2 基于超带宽的定位方法
        1.2.3 基于RFID的定位方法
        1.2.4 基于移动端传感器的定位方法
        1.2.5 基于无线信号的定位方法
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文组织结构
第2章 射频指纹定位技术
    2.1 射频指纹定位
    2.2 RSS指纹
        2.2.1 RSS信号
        2.2.2 RSS指纹库建立
    2.3 CSI指纹
        2.3.1 从RSS到CSI
        2.3.2 OFDM和MIMO技术
        2.3.3 CSI指纹库建立
    2.4 常见的指纹匹配算法
        2.4.1 近邻算法
        2.4.2 朴素贝叶斯
        2.4.3 支持向量机
    2.5 本章小结
第3章 信道状态信息特征分析和预处理
    3.1 指纹特征选择
    3.2 异常值剔除
    3.3 基于有效子载波选择的预处理
    3.4 本章小结
第4章 基于信道状态信息差分的无源室内定位
    4.1 问题描述
    4.2 方法概述
    4.3 基于链路差异性的粗粒度定位
        4.3.1 链路差异性分析
        4.3.2 粗粒度定位
    4.4 基于信道状态信息差分的细粒度定位
        4.4.1 信道状态信息差分对位置的可识别性
        4.4.2 基于信道状态信息差分的指纹构造
        4.4.3 基于近邻法的位置估计
    4.5 本章小结
第5章 实验结果与分析
    5.1 实验环境
    5.2 数据采集
    5.3 性能评估指标
    5.4 性能评估
        5.4.1 实验环境的比较
        5.4.2 采样数的比较
        5.4.3 数据流数量的比较
        5.4.4 不同K值比较
        5.4.5 不同定位算法的比较
        5.4.6 不同定位系统的比较
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢



本文编号：3829871