一种RSS和CSI融合的二阶段室内定位方法

针对基于接收信号强度RSS(Received Signal Strength)或信道状态信息CSI(Channel State Information)的室内定位方法在现实环境中定位精度低的问题,提出一种RSS和CSI融合的二阶段室内定位方法.离线训练时采集数据构建指纹库;在线测试时首先利用RSS和改进的k最近邻kNN(k-NearestNeighbor)算法进行位置粗略估计,然后根据粗略估计结果筛选参考点构建子指纹库,最后使用高斯核函数改进的k最近邻算法进行位置精确估计.将该定位方法在室内复杂环境和空旷环境两种环境中进行实验验证,定位精度分别达到72.4％和75.9％,并将本文方法与两种现有的经典定位方法DeepFi和Horus在同一环境中进行比较,实验结果表明该方法能够有效地减小定位误差、提高定位精度.     

基于Kmeans聚类的CSI室内定位

多径效应导致基于接收信号强度指示(RSSI)的室内定位精度不高,采用高细粒度的物理层信道状态信息(CSI)可以更好地描述室内多径环境,提高基于指纹的室内定位的精度。利用聚类算法提取CSI,提高了不同位置之间指纹的区分性。在定位阶段采用一种简单有效的方法进行类的匹配。实验结果表明,在使用单个信标的情况下,定位精度较以往算法提高了24%。     

基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法研究

基于信道状态信息(CSI)的定位技术在室内场景应用中被广泛关注,为了提高WiFi信号多径效应对接收信号强度指示的室内定位精度和稳定性,提出一种基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法。该算法在离线阶段将定位场所划分为同等大小的区域块,在各连接点位置使用方差补偿的自适应卡尔曼滤波（Kalman）算法对原始数据进行滤波。再对滤波后的数据使用二分K均值聚类（K-means）算法进行分类,将处理得到的CSI幅值和相位信息共同作为指纹;在线阶段根据待测点采集的实时数据与指纹库进行匹配识别,被定位对象无需携带任何设备。仿真实验与实地实验表明,该算法利用信道状态信息中的子载波特征进行定位,能够有效减轻信号接收端的多径衰减影响,定位精度有明显提高。      

室内Wi-Fi异步效应下CSI定位误差界估计方法

与传统的基于接收信号强度(received signal strength,RSS)的室内Wi-Fi定位方法相比,信道状态信息(channel state information,CSI)包含了信号传输过程中更细粒度和更多样化的物理层信息(如信道中各个子载波的振幅和相位信息),故基于CSI的室内Wi-Fi定位方法通常具...     

基于稀疏表示的CSI室内定位方法

室内精确定位具有重要的应用价值.由于GPS等系统在室内受到多种因素影响无法提供精确定位,如何精确定位室内环境位置成为研究和应用的热点.通过分析无线设备的信道状态信息（CSI）可以实现无需携带设备的精准室内定位方法,并应用于多种情形下的位置追踪和感知.为了解决无线信号多径效应和噪声干扰对室内精确定位的影响,提出了基于稀疏表示的CSI室内定位方法.利用CSI提供的频率分集和多天线提供的空间分集,有效地减轻了多径效应的影响.在此基础上,通过稀疏表示方法进行了一定程度上的指纹噪声消除,提高了算法的鲁棒性和抗噪能力;利用CSI灵敏的相位特征提高了定位准确度.采用路由器作为信号发射器,利用Linux 802.11n CSI-TOOL采集CSI信号,定制清华同方台式电脑和Intel 5300无线网卡驱动搭建实验环境.实验结果表明,该算法能够有效提高室内定位的准确度和精度,平均精度在0.5 m左右,准确度达到了91%.     

基于CSI的自适应修正模型定位算法

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%。     

基于CSI与SVM回归的室内定位方法

为研究室内定位技术在复杂环境中的应用,以楼梯和实验室为实验场景,提出了一种基于信道状态信息（CSI）与SVM回归的室内定位方法。该方法通过基于密度的空间聚类方法（DBSCAN）去除信号噪声,并用主成分分析法（PCA）提取贡献最大的指纹特征,同时降低CSI指纹的维度。通过SVM回归建立CSI指纹与目标位置之间的非线性关系,从而达到根据测得的CSI指纹估计目标位置的目的。实验结果表明,在多径效应较强的楼梯复杂环境中,该定位系统可以在90%以上的概率下达到1 m的定位精度,实验室环境中可以在82%的概率下达到0.8 m的定位精度, 这表明基于CSI与SVM回归的室内定位方法具有高效性和可行性。     

基于无线信道状态相位信息优化的定位算法

随着位置服务需求的增长,基于Wi-Fi接收信号的室内定位技术一直是研究热点之一.通过检测环境变化对Wi-Fi无线信道状态信息CSI的影响,从而实现对室内人员的定位具有通用性强、部署成本低等优点.针对大多系统仅使用CSI中幅度信息所带来准确性和稳定性不足的问题,设计并实现了一种基于CSI相位信息优化的定位算法,该方法通过采集幅度和相位参数相结合作为位置指纹特征,并对特征数据进行预先平滑去噪后进行指纹库的构建,然后通过机器学习方法进行人员位置的分类识别.由于相位和幅度信息可以相互补充,弥补了某些易混淆位置的分类错误,从而解决了采用单一特征的定位准确性和稳定性问题.实验进行了两种不同多径场景下的实验,比较了不同指纹特征选取、数据预处理方法以及三种机器学习算法对定位准确度的影响,其结果表明采用本文所提出算法总体上可以在仅使用CSI幅度特征的基础上提高13%.     

WiPasLoc:基于WiFi的被动式室内人员定位新方法

被动式室内人员定位是实现普适无线感知系统的基础。然而在实际生活中,商用WiFi信号易受到周围环境的影响,导致现有基于WiFi的被动式室内定位工作难以从复杂的接收信号中准确分离出目标人员动态分量。针对上述问题,提出了一种精确的被动式室内人员定位系统WiPasLoc,其通过利用商用WiFi设备中提取到的信道状态信息(Channel State Information, CSI),实现了高精度的室内定位。首先,结合CSI子载波的信号质量完成动态多普勒频移(Doppler Frequency Shift, DFS)估计;然后,通过基于双窗口的信号到达角(Angle of Arrive, AoA)的估计方法,从信道状态信息中精准分离出目标人员的信号分量;最后,结合人员的初始位置信息提出轨迹拟合算法,实现了精确的被动式室内人员定位。实验结果表明：WiPasLoc对室内人员运动轨迹定位的中值误差为80cm,相比现有典型的Widar2.0定位精度提升了25.9%。     

基于卷积神经网络的室内指纹定位算法

随着无线网络和智能设备的普及,室内定位得到了迅速发展.在室内定位中,基于指纹的定位方法因为无需外部设施、抗干扰性强等优点逐渐成为研究热点.近几年深度学习的发展为提高指纹定位算法的精度带来了新的机遇.因此提出了一种基于CNN的指纹定位算法,使用卷积神经网络（convolutional neural network,简称CNN）来改进指纹库的构建.首先,在收集了CSI与磁场数据后,通过CNN对这些数据进行处理,将每个参考点处的CNN模型参数值用作为指纹.然后使用一种概率方法来进行最后的指纹匹配.实验结果表明,该定位算法比传统的指纹定位算法具有更好的鲁棒性和更高的定位精度.