基于CSI的自适应修正模型定位算法

发布时间：2019-08-05 17:37

【摘要】：目前基于无线设备的室内指纹定位技术因为其设备普及且定位准确而受到人们的广泛关注。针对传统室内指纹定位方式中定位阶段特征匹配时没有考虑当前环境相对于基准环境的变化因素这一不足,提出了一个基于CSI(Channel State Information)的自适应修正模型定位算法。该算法通过引入一个衡量当前室内环境变化的指标PEM(Percentage of nonzero Elements)来表示室内人数增加时子载波波动程度的变化;同时又通过设计一个新的修正匹配模型来补偿因多径造成的指纹特征的衰减。实验结果充分证明了该定位方案相比于之前的指纹定位系统FIFS和CSI-MIMO,准确率分别提高了30%和15%。
[Abstract]:At present, indoor fingerprint location technology based on wireless devices has attracted extensive attention because of its popularity and accurate location. In order to solve the problem that the feature matching in the traditional indoor fingerprint location stage does not take into account the changing factors of the current environment relative to the reference environment, an adaptive modified model location algorithm based on CSI (Channel State Information) is proposed. In this algorithm, an index PEM (Percentage of nonzero Elements), which measures the change of indoor environment, is introduced to represent the variation of subcarrier fluctuation when the number of indoor people increases, and a new modified matching model is designed to compensate the attenuation of fingerprint characteristics caused by multi-path. The experimental results fully prove that the accuracy of the proposed scheme is 30% and 15% higher than that of the previous fingerprint localization system FIFS and CSI-MIMO, respectively.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61472272) 山西省科技基础条件平台建设项目(2015091003-0103) 山西省回国留学人员科研资助项目(2013-049)资助
【分类号】：TN92

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本文编号：2523243