本文選題：室內(nèi)定位 + 信道狀態(tài)信息　； 參考：《北方工業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：室內(nèi)的精確和實時的定位具有巨大的市場價值和重要的應用前景。由于GPS在室內(nèi)環(huán)境受到諸多因素影響無法提供高精度定位,如何精確定位室內(nèi)環(huán)境下的位置成為了研究和應用的熱點。隨著無線局域網(wǎng)的廣泛部署,利用現(xiàn)有的無線網(wǎng)絡作為基礎設備,使得室內(nèi)定位能夠實現(xiàn)無需特定額外設備的、較低成本的精確定位。近年來,有研究人員采用了比RSSI更細粒度的物理層特征CSI實現(xiàn)定位。本文提出了 一種基于稀疏表示的CSI的室內(nèi)定位方法。系統(tǒng)包括了離線和在線兩個階段,離線用于采集訓練CSI數(shù)據(jù),而在線階段用于實時定位。為了提高在線定位速率,降低算法的計算復雜度,離線階段在采集完CSI后,增加了CSI指紋訓練過程,轉移一部分計算量到離線訓練過程中。定位方案結合指紋匹配方法,彌補了以往的室內(nèi)定位方案精度不高的不足。利用稀疏表示算法,減弱了CSI指紋中噪聲和不穩(wěn)定變量對定位精度的影響,提高了定位精度。為了驗證CSI和稀疏表示算法更適用于室內(nèi)定位,使用普通路由作為信號發(fā)射器,同時定制電腦系統(tǒng)和無線網(wǎng)卡驅動搭建實驗環(huán)境。最后通過使用MATLAB對本文方案進行仿真測驗。測驗結果表明,本文算法能夠有效實現(xiàn)無需用戶攜帶其他特定設備的室內(nèi)定位,平均精度能夠達到0.12m,準確度能夠達到91%。
[Abstract]:Indoor accurate and real-time positioning has great market value and important application prospect. Due to the influence of many factors on the indoor environment, GPS can not provide high precision positioning, so how to accurately locate the position in indoor environment has become a hot spot in research and application. With the wide deployment of WLAN, using the existing wireless network as the basic equipment, indoor positioning can be achieved without specific additional equipment, low-cost accurate positioning. In recent years, some researchers have adopted a finer grained physical layer feature CSI than RSSI to achieve localization. In this paper, an indoor location method based on sparse representation CSI is proposed. The system consists of two stages, offline and online, which are used to collect training CSI data, while on-line stage is used to locate in real time. In order to improve the speed of online location and reduce the computational complexity of the algorithm, the CSI fingerprint training process is added after the CSI is collected in the off-line phase, and a part of the computation is transferred to the off-line training process. The localization scheme combined with fingerprint matching makes up for the lack of accuracy of previous indoor localization schemes. By using sparse representation algorithm, the influence of noise and unstable variables in CSI fingerprint on location accuracy is reduced, and the location accuracy is improved. In order to verify that CSI and sparse representation algorithms are more suitable for indoor positioning, common routing is used as signal transmitter, and computer system and wireless network card driver are customized to build experimental environment. Finally, we use MATLAB to test the scheme of this paper. The test results show that the proposed algorithm can effectively realize indoor positioning without any other special equipment carried by the user. The average accuracy can reach 0.12 mand the accuracy can reach 91m.
【學位授予單位】：北方工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN92

【參考文獻】

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本文編號：1901775