隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起和無線網(wǎng)絡的廣泛部署,基于位置的服務的需求逐漸增加。室內(nèi)定位技術受到研究人員廣泛關注。接收信號強度經(jīng)常被應用于基于指紋和基于測距的室內(nèi)定位方法之中,而室內(nèi)的多徑干擾會對室內(nèi)定位的性能產(chǎn)生影響。針對該問題,物理層的信道狀態(tài)信息可以更細粒度反應當前信道狀態(tài),實現(xiàn)更加精確的位置估計。論文實現(xiàn)了一種基于信道狀態(tài)信息指紋差分的無源室內(nèi)定位方法。主要研究內(nèi)容如下:首先,提出基于有效子載波選擇的預處理方法,減少系統(tǒng)開銷。利用信道頻率響應和信道沖擊響應對位置的可區(qū)分性,選擇信道頻率響應作為指紋特征。其次,提出信道狀態(tài)信息指紋差分的方法作為特征建立指紋庫,實現(xiàn)了被動式無源室內(nèi)定位。基于用戶向不同方向移動時對信號產(chǎn)生的影響,采用粗粒度定位與細粒度定位結合的精度遞增方法,該方法利用用戶在不同區(qū)域對于鏈路的影響,確定用戶所在區(qū)域,進而為系統(tǒng)細粒度定位減少計算量。最后,在兩個典型室內(nèi)環(huán)境內(nèi)采集指紋數(shù)據(jù),分析和評價不同實驗參數(shù)對論文提出方法性能的影響。結果表明,該方法定位誤差低于現(xiàn)有方法且具有較好的實時性。

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于紅外線的定位方法
        1.2.2 基于超帶寬的定位方法
        1.2.3 基于RFID的定位方法
        1.2.4 基于移動端傳感器的定位方法
        1.2.5 基于無線信號的定位方法
    1.3 論文研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結構
第2章 射頻指紋定位技術
    2.1 射頻指紋定位
    2.2 RSS指紋
        2.2.1 RSS信號
        2.2.2 RSS指紋庫建立
    2.3 CSI指紋
        2.3.1 從RSS到CSI
        2.3.2 OFDM和MIMO技術
        2.3.3 CSI指紋庫建立
    2.4 常見的指紋匹配算法
        2.4.1 近鄰算法
        2.4.2 樸素貝葉斯
        2.4.3 支持向量機
    2.5 本章小結
第3章 信道狀態(tài)信息特征分析和預處理
    3.1 指紋特征選擇
    3.2 異常值剔除
    3.3 基于有效子載波選擇的預處理
    3.4 本章小結
第4章 基于信道狀態(tài)信息差分的無源室內(nèi)定位
    4.1 問題描述
    4.2 方法概述
    4.3 基于鏈路差異性的粗粒度定位
        4.3.1 鏈路差異性分析
        4.3.2 粗粒度定位
    4.4 基于信道狀態(tài)信息差分的細粒度定位
        4.4.1 信道狀態(tài)信息差分對位置的可識別性
        4.4.2 基于信道狀態(tài)信息差分的指紋構造
        4.4.3 基于近鄰法的位置估計
    4.5 本章小結
第5章 實驗結果與分析
    5.1 實驗環(huán)境
    5.2 數(shù)據(jù)采集
    5.3 性能評估指標
    5.4 性能評估
        5.4.1 實驗環(huán)境的比較
        5.4.2 采樣數(shù)的比較
        5.4.3 數(shù)據(jù)流數(shù)量的比較
        5.4.4 不同K值比較
        5.4.5 不同定位算法的比較
        5.4.6 不同定位系統(tǒng)的比較
    5.5 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果
致謝



本文編號：3829871