【摘要】：隨著Wi-Fi和移動設(shè)備的普及,基于Wi-Fi的室內(nèi)定位受到了越來越多研究者的關(guān)注。接收信號強度指示(RSSI)作為一種主流的方案常用于基于測距的定位系統(tǒng)和指紋定位系統(tǒng)。近年來,有設(shè)備(如Intel 5300無線網(wǎng)卡)支持獲取物理層的信道狀態(tài)信息(CSI)。CSI是比RSSI能以更細粒度表征信號特性的一種指標,為基于Wi-Fi的室內(nèi)定位技術(shù)開辟了新的空間,因而被廣大研究者所關(guān)注。本文基于CSI進行室內(nèi)定位研究,主要貢獻如下:1.提出了一種基于CSI測距的輕量級指紋定位方案,RanLi Fi(Range-based Lightweight Fingerprint)方案,包括預(yù)處理階段、離線階段和在線階段。預(yù)處理階段在離線和在線階段之前都會進行,用于處理得到穩(wěn)定的數(shù)據(jù),離線階段構(gòu)建室內(nèi)指紋地圖,在線階段完成測距及指紋匹配并得到目標的位置。通過采用一種新型的環(huán)狀采樣點策略,可以將基于測距的定位方法和基于指紋的方案巧妙結(jié)合,通過指紋方案彌補測距方案精度不高的劣勢,并通過測距方案降低指紋方案中指紋匹配的開銷。具體而言,首先計算得到目標與無線接入點(AP)之間的距離d,然后將指紋匹配范圍縮小到以無線接入點為圓心,半徑最接近d值的環(huán)路上進行,最后將匹配程度最高的指紋對應(yīng)的位置作為目標的位置。2.基于巴氏系數(shù)法,提出了一種B-AoE(Bhattacharyya based Average of Energy of Interest)指紋。通過對6種候選指紋方案從內(nèi)在相似性和外在差異性兩方面進行評價,發(fā)現(xiàn)B-AoE指紋很好地滿足了相同位置足夠相似,不同位置容易區(qū)分的特性要求。在RanLiFi的離線階段和在線階段,將獲取到的CSI數(shù)據(jù)生成B-AoE指紋。3.為了準確測距,提出一種基于感興趣能量的自適應(yīng)傳播模型,稱為S-EoI(Self-adaptive and Energy of Interest based)模型。通過分析發(fā)現(xiàn),在20MHz頻寬的條件下,并不能準確分離視距路徑和非視距路徑信號,此外,即使在同一室內(nèi)環(huán)境中,每次信號傳輸?shù)乃p程度也是有差異性的�；诖�,本文定義了一種穩(wěn)定性好且能反映環(huán)境變化的感興趣能量值,并給出了一種自適應(yīng)的方法計算每次信號傳輸?shù)穆窂綋p耗系數(shù),基于二者進行距離計算。S-EoI模型最大的優(yōu)點在于無需對不同室內(nèi)環(huán)境進行參數(shù)訓(xùn)練,自適應(yīng)的路徑損耗系數(shù)可準確反映當(dāng)次信號的衰減情況。4.實現(xiàn)了基于CSI測距的輕量級指紋定位系統(tǒng),Ran LiFi系統(tǒng)。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、預(yù)處理模塊、指紋地圖構(gòu)建模塊和定位導(dǎo)航模塊,并支持容錯機制和反饋機制,用于保證系統(tǒng)的實用和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)獲取模塊采用Intel 5300無線網(wǎng)卡獲得原始的CSI數(shù)據(jù),預(yù)處理模塊、指紋地圖構(gòu)建模塊和定位導(dǎo)航模塊分別對應(yīng)實現(xiàn)了Ran Li Fi方案中預(yù)處理階段、離線階段和在線階段中的方法。在指紋地圖構(gòu)建模塊,采用滑動窗口機制控制數(shù)據(jù)量并生成指紋,而在定位導(dǎo)航模塊,為了滿足實時性,以1s為時間片采集數(shù)據(jù)生成指紋用于進行匹配。5.從多個角度對RanLiFi定位系統(tǒng)進行了性能評價。實驗表明,本文所提S-Eo I測距方案平均誤差為1.7米,B-AoE指紋方案在98%的情況下可正確進行位置區(qū)分;在容錯機制支持下,若以1.5米為間隔進行采樣點設(shè)置,RanLi Fi系統(tǒng)可取得平均0.8米的定位精度,時間性能達到了秒級。
[Abstract]:With the popularity of Wi-Fi and mobile devices, indoor positioning based on Wi-Fi has attracted more and more researchers'attention. Received Signal Intensity Indicator (RSSI), as a mainstream scheme, is often used in ranging-based positioning systems and fingerprint positioning systems. In recent years, devices (such as Intel 5300 wireless adapters) have supported the acquisition of channel states in the physical layer. Information (CSI). CSI is an indicator that can characterize signal characteristics with finer granularity than RSSI. It opens up a new space for Wi-Fi-based indoor positioning technology and attracts the attention of many researchers. This paper studies indoor positioning based on CSI. The main contributions are as follows: 1. A lightweight fingerprint positioning scheme based on CSI ranging, RanLi Fi (RanLi Fi) Range-based Lightweight Fingerprint) scheme, including pre-processing phase, offline phase and online phase. The pre-processing phase will be carried out before offline and online phase, used to process stable data, offline phase to build indoor fingerprint map, online phase to complete ranging and fingerprint matching and get the location of the target. A novel ring sampling point strategy is proposed, which combines the ranging-based localization method with the fingerprint-based scheme. The fingerprint scheme compensates for the low precision of the ranging scheme and reduces the cost of fingerprint matching in the fingerprint scheme. Then the fingerprint matching range is reduced to a loop with the wireless access point as the center and the radius closest to the D value. Finally, the position of the fingerprint with the highest matching degree is taken as the target position. 2. Based on Papanico coefficient method, a B-AoE (Bhattacharyya based Average of Energy of Interest) fingerprint is proposed. The B-AoE fingerprint can satisfy the requirement that the same location is sufficiently similar and different locations are easy to distinguish. In the off-line and on-line phases of RanLiFi, the obtained CSI data are generated into B-AoE fingerprint.3. In order to accurately measure the distance, a base is proposed. The adaptive propagation model of energy of interest is called S-EoI (Self-adaptive and Energy of Interest based) model. It is found that the line-of-sight path and non-line-of-sight path signals can not be separated accurately under the condition of 20 MHz bandwidth. Moreover, the attenuation degree of each signal transmission is different even in the same indoor environment. Based on this, this paper defines an energy of interest which is stable and can reflect the changes of the environment, and gives an adaptive method to calculate the path loss coefficient of each signal transmission. The biggest advantage of S-EoI model is that it does not need to train the parameters of different indoor environments and adaptively uses the path loss coefficient. The system includes data acquisition module, pre-processing module, fingerprint map construction module and positioning navigation module, and supports fault-tolerant mechanism and feedback mechanism to ensure the practicability and stability of the system. The data acquisition module uses Intel 5300 wireless network card to acquire the original CSI data, preprocessing module, fingerprint map construction module and positioning and navigation module respectively implement the methods in the pre-processing stage, off-line stage and online stage of Ran Li Fi scheme. The performance of RanLiFi positioning system is evaluated from various angles. The experimental results show that the proposed S-Eo I ranging scheme has an average error of 1.7 meters, and the B-AoE fingerprint scheme can be correctly positioned in 98% of the cases. With the support of fault-tolerant mechanism, RanLi-Fi system can achieve an average positioning accuracy of 0.8 meters, and its time performance reaches second level.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN92

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本文編號：2180757