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基于CSI的自適應(yīng)修正模型定位算法

發(fā)布時間:2019-08-05 17:37
【摘要】:目前基于無線設(shè)備的室內(nèi)指紋定位技術(shù)因為其設(shè)備普及且定位準(zhǔn)確而受到人們的廣泛關(guān)注。針對傳統(tǒng)室內(nèi)指紋定位方式中定位階段特征匹配時沒有考慮當(dāng)前環(huán)境相對于基準(zhǔn)環(huán)境的變化因素這一不足,提出了一個基于CSI(Channel State Information)的自適應(yīng)修正模型定位算法。該算法通過引入一個衡量當(dāng)前室內(nèi)環(huán)境變化的指標(biāo)PEM(Percentage of nonzero Elements)來表示室內(nèi)人數(shù)增加時子載波波動程度的變化;同時又通過設(shè)計一個新的修正匹配模型來補償因多徑造成的指紋特征的衰減。實驗結(jié)果充分證明了該定位方案相比于之前的指紋定位系統(tǒng)FIFS和CSI-MIMO,準(zhǔn)確率分別提高了30%和15%。
[Abstract]:At present, indoor fingerprint location technology based on wireless devices has attracted extensive attention because of its popularity and accurate location. In order to solve the problem that the feature matching in the traditional indoor fingerprint location stage does not take into account the changing factors of the current environment relative to the reference environment, an adaptive modified model location algorithm based on CSI (Channel State Information) is proposed. In this algorithm, an index PEM (Percentage of nonzero Elements), which measures the change of indoor environment, is introduced to represent the variation of subcarrier fluctuation when the number of indoor people increases, and a new modified matching model is designed to compensate the attenuation of fingerprint characteristics caused by multi-path. The experimental results fully prove that the accuracy of the proposed scheme is 30% and 15% higher than that of the previous fingerprint localization system FIFS and CSI-MIMO, respectively.
【作者單位】: 太原理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金面上項目(61472272) 山西省科技基礎(chǔ)條件平臺建設(shè)項目(2015091003-0103) 山西省回國留學(xué)人員科研資助項目(2013-049)資助
【分類號】:TN92

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