本文關(guān)鍵詞：基于信道狀態(tài)信息的室內(nèi)移動檢測和定位技術(shù)研究

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【摘要】：隨著通信網(wǎng)絡(luò)的快速增長和基于上下文感知需求的增長,刺激了對行為檢測和定位技術(shù)的研究。行為檢測和室內(nèi)定位技術(shù)已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點(diǎn),目前的技術(shù)主要有:RFID、Zig Bee、攝像頭、紅外線、超聲波、傳感器以及Wi-Fi等,雖然這些技術(shù)提供行為檢測和定位功能,但是都在實(shí)用性方面或多或少存在一定的缺陷,因此本文提出一種新的行為檢測和定位技術(shù)。首先,本文對比分析現(xiàn)有的移動檢測和定位技術(shù),并指出現(xiàn)有技術(shù)的不足之處。然后對現(xiàn)有目標(biāo)移動檢測和定位技術(shù)中兩個(gè)關(guān)鍵特征的CSI和RSSI進(jìn)行分析比對,指出RSSI特征的不足之處以及CSI的優(yōu)勢所在。其次,本文通過對比分析大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)使用不同的Wi-Fi信息時(shí),不同的目標(biāo)行為下有不同的檢測效果。為了打破這個(gè)僵局,本論文設(shè)計(jì)了Bfp(Behavior-free passive)行為無關(guān)的移動檢測系統(tǒng),使用Wi-Fi物理層的CSI信息和MIMO技術(shù)。首先Bfp系統(tǒng)提取物理層中的CSI信息,提取對人的行為敏感的CSI幅值方差特征。為了消除環(huán)境噪聲,使用截尾濾波器對CSI幅值方差進(jìn)行處理并且處理得到分布模型,使用Earth Mover’s Distance算法區(qū)分不同的檢測結(jié)果,最后結(jié)合MIMO多數(shù)據(jù)流技術(shù)提高檢測精確度。再次,本文在Bfp移動檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步擴(kuò)展得到一個(gè)室內(nèi)定位系統(tǒng)Bfp-L,不需要耗費(fèi)大量的人力進(jìn)行離線指紋的提取,也不需要進(jìn)行后期復(fù)雜的指紋數(shù)據(jù)庫的維護(hù),并且定位準(zhǔn)確度高,并且定位精度可以達(dá)到1米之內(nèi)。最后,使用配備Intel 5300無線網(wǎng)卡的電腦以及型號為WRVS4400N的AP,提取魯棒性的CSI信息,然后在擁擠的多徑環(huán)境和空曠的會議室兩種環(huán)境中對Bfp系統(tǒng)仿真并進(jìn)行性能評估,在擁擠的多徑環(huán)境對Bfp-L定位系統(tǒng)進(jìn)行仿真并進(jìn)行性能評估。
【關(guān)鍵詞】：CSI MIMO 目標(biāo)移動檢測 室內(nèi)定位
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN92;TP391.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題背景及研究目的和意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容與成果13
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 基于射頻信號的室內(nèi)行為識別與定位技術(shù)15-22
• 2.1 基于射頻信號的室內(nèi)行為識別15-17
• 2.1.1 基于ZigBee的行為識別技術(shù)和方法15-16
• 2.1.2 基于RFID的行為識別方法16
• 2.1.3 基于Wi-Fi的行為識別方法16-17
• 2.1.4 其他基于射頻的行為識別17
• 2.2 基于射頻信號的室內(nèi)定位技術(shù)17-20
• 2.2.1 三邊定位法17-18
• 2.2.2 雙曲線定位法18-19
• 2.2.3 極大似然估計(jì)法19-20
• 2.2.4 概率法20
• 2.3 室內(nèi)行為識別和定位主要影響因素20-21
• 2.4 現(xiàn)有技術(shù)對比分析21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 第3章 信道狀態(tài)信息特征提取和分析22-30
• 3.1 RSS信號22-23
• 3.2 CSI信號23-26
• 3.3 CSI的特征分析26-28
• 3.4 RSSI與CSI對比28-29
• 3.5 本章小結(jié)29-30
• 第4章 基于CSI的行為無關(guān)移動檢測及定位30-43
• 4.1 預(yù)備知識30-32
• 4.1.1 MIMO技術(shù)30-31
• 4.1.2 問題提出31-32
• 4.2 目標(biāo)檢測系統(tǒng)模型概述32-33
• 4.3 Bfp系統(tǒng)模型33-34
• 4.4 建立特征分布模型34-36
• 4.5 Bfp檢測算法36
• 4.6 多數(shù)據(jù)流聯(lián)合檢測36-37
• 4.7 室內(nèi)定位37-42
• 4.7.1 Bfp-L定位原理38-41
• 4.7.2 Bfp-L系統(tǒng)模型41
• 4.7.3 Bfp-L定位算法描述41-42
• 4.8 本章小結(jié)42-43
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析43-54
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建43
• 5.2 Bfp實(shí)驗(yàn)仿真43-50
• 5.2.1 性能指標(biāo)44-45
• 5.2.2 不同參數(shù)的檢測性能45-47
• 5.2.3 與其他技術(shù)的比較47-50
• 5.3 Bfp-L實(shí)驗(yàn)仿真50-53
• 5.3.1 性能指標(biāo)51
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)對定位平均誤差的影響51-53
• 5.4 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論54-56
• 參考文獻(xiàn)56-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果61-62
• 致謝62-63
• 作者簡介63

【相似文獻(xiàn)】

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