發(fā)布時(shí)間：2020-10-20 04:40

　　 隨著多天線技術(shù)在WiFi系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用,基于WiFi信道狀態(tài)信息的單基站定位已成為研究熱點(diǎn)。AoA估計(jì)和測(cè)距是單基站定位的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。現(xiàn)有的AoA估計(jì)方法在非視距或者信號(hào)傳輸較遠(yuǎn)距離的情況下由于信噪比較低,AoA估計(jì)誤差較大;現(xiàn)有的測(cè)距方法由于傳播模型采用固定的路徑損耗因子,在復(fù)雜多變的非視距環(huán)境下測(cè)距誤差較大。因此,本文以基于WiFi信道狀態(tài)信息的單基站定位為研究對(duì)象,重點(diǎn)研究低信噪比條件下的AoA估計(jì)和非視距條件下的測(cè)距,具體研究?jī)?nèi)容和成果如下:(1)低信噪比條件下基于WiFi信道狀態(tài)信息的AoA估計(jì)。非視距或者信號(hào)傳輸較遠(yuǎn)距離情況下由于信號(hào)衰減嚴(yán)重,AoA空間譜估計(jì)的精度和直射徑的AoA辨識(shí)準(zhǔn)確率降低。針對(duì)該問(wèn)題,本文首先應(yīng)用小波去噪提升了空間譜估計(jì)精度,然后提出了一種基于層次聚類-Logistic回歸的直射徑AoA估計(jì)方法,在相同接收信噪比條件下提升了直射徑AoA的辨識(shí)準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)表明,在非視距條件下相比現(xiàn)有的方法,基于本文所提方法的AoA估計(jì)的1σ誤差減小了 16.7%。(2)非視距條件下基于WiFi信道狀態(tài)信息的測(cè)距。路徑損耗因子是決定測(cè)距精度的一個(gè)重要因子,非視距下障礙物的多樣性使得路徑損耗因子的估計(jì)變得困難。針對(duì)該問(wèn)題,本文提出了一種基于支持向量回歸的路徑損耗因子動(dòng)態(tài)估計(jì)的測(cè)距方法。研究了障礙物的多樣性對(duì)損耗因子的影響以及接收信號(hào)的多個(gè)統(tǒng)計(jì)特征與損耗因子之間的關(guān)系,建立了接收信號(hào)的多個(gè)統(tǒng)計(jì)特征與路徑損耗因子之間的回歸模型。實(shí)驗(yàn)表明,在非視距條件下相比現(xiàn)有方法,基于本文所提測(cè)距方法的1σ誤差減小了 11.9%。(3)基于以上研究,本文設(shè)計(jì)了單基站定位系統(tǒng)原型,基于該定位原型采集數(shù)據(jù)建立了 CSI定位數(shù)據(jù)集,樣本量總計(jì)500萬(wàn)以上,涵蓋LOS和各種NLOS場(chǎng)景測(cè)試點(diǎn)共60個(gè),共計(jì)4組實(shí)驗(yàn)參數(shù)。依托該數(shù)據(jù)集,對(duì)基于本文所提方法和現(xiàn)有方法的單基站定位性能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估與對(duì)比,并討論了不同實(shí)驗(yàn)參數(shù)對(duì)定位性能的影響。在非視距條件下,相比現(xiàn)有方法本文所提方法的單基站定位的1σ定位誤差減小了 14.8%。綜上,基于本文所提方法的單基站定位性能優(yōu)于已有的方法,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文所提方法的可行性。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN92
【部分圖文】：

圖２－１陣列信號(hào)接收示意圖??信號(hào)以入射角ｈ到達(dá)陣列，接收信號(hào)在相鄰Ａｄｉｓ?＝?ｄｓｉｎＢｉ波的頻率為??ｆｎ?＝?ｆａ?＋?（ｎ?－?ｌ）Ａｆ一個(gè)子載波的頻率，Ａｆ為采樣間隔�？疾欤悖洌�，將第ｆｎ帶入式（２－１）并且考慮信號(hào)到達(dá)不，ｃｓｉｆｎｍ的表達(dá)式為??ＣＳｉＪｎ，ｎ?＝??＝｝＾＿／２７ｒ（ｆｌ＋（ｎ－１購(gòu)示第／條路徑信號(hào)到達(dá)接收陣列時(shí)的幅值衰，ｆｉ?＋?Ｃｎ?—?ＤＡｆ表示第ｎ個(gè)子載波的頻率，??

北京郵電大學(xué)工學(xué)碩上學(xué)位論文述過(guò)程即經(jīng)典ＭＵＳＩＣ算法，然ｉｆｔＮｌ述算法僅在信源獨(dú)立且快拍數(shù)足下ＡｏＡ估計(jì)精度較高。文獻(xiàn)［１３］針對(duì)多徑室內(nèi)環(huán)境下信源不同路徑信相關(guān)問(wèn)題以及ＷｉＦｉ不同數(shù)據(jù)包之間缺少時(shí)間同步的問(wèn)題，將單塊怕空域和頻域進(jìn)行了二維子陣分割，獲得了獨(dú)立同分布的多個(gè)快拍數(shù)據(jù)，方差估計(jì)然后采用ＭＵＳＩＣ算法對(duì)ＡｏＡ進(jìn)行估計(jì)，這個(gè)過(guò)程實(shí)質(zhì)上ＳＩＣ算法在空頻二維信號(hào)上的推廣應(yīng)用＃３（）］。??維子陣分割的過(guò)程如下，??

Ｖ??３０個(gè)子載波??圖２－２二維子陣的分割??圖中，每一個(gè)小圓圈表示一個(gè)ＣＳ１的兀素，虛線框表示一個(gè)分割的子陣；＾ｕｂ，??兩個(gè)箭頭方向表示子陣平移的方向，每平移一個(gè)單位即可得到一個(gè)子陣。如上圖??所示，若子陣�。玻保荡笮�，則通過(guò)向右、向下平移可以總共得到２＊１６＝３２個(gè)這??樣的子陣。通過(guò)子陣接收數(shù)據(jù)對(duì)陣列自協(xié)方差矩陣的估計(jì)如下，??＾ｓｍｏｏｔｈ?＝?■＾Ｉｌ＾ｉ，ｊ＝ｉ＾ｓｕｂ，ｉｊＸｓｕｂ，ｉｊ?（２－２２）??注意通過(guò)以上算法可以得到的只是ＡｏＡ的空間譜估計(jì)，如果在多徑的條件??下，可能出現(xiàn)多個(gè)空間譜峰，通過(guò)搜索譜峰可以得到所有候選的ＡｏＡ，若想得??到直射徑ＡｏＡ還需進(jìn)行直射徑辨識(shí)
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本文編號(hào)：2848221