本文關鍵詞：基于CSI的室內指紋定位算法研究　出處：《太原理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著Wi-Fi技術的不斷成熟以及無線設備在室內的廣泛部署,基于無線信號的室內定位技術受到了越來越多的關注。其中基于位置指紋的定位技術由于其成本低、應用范圍廣且無需額外硬件支持等優(yōu)勢,成為了室內定位領域研究的重點。近年來,由于硬件設備不斷支持物理層信道狀態(tài)信息的獲取,基于CSI(Channel State Information)的指紋定位技術為室內定位的研究提供了新思路。由于CSI提供了更精細的信道狀態(tài)信息,而且受多徑效應影響小,信號特征變化較RSSI更加穩(wěn)定,因此CSI的出現(xiàn)為室內指紋定位技術的研究與發(fā)展引領了新的方向。目前大多基于CSI的指紋定位系統(tǒng)在采樣階段只利用信道的振幅信息作為位置的指紋特征,對信道狀態(tài)的分析不夠完善;而且在定位階段通常不考慮定位環(huán)境相對于基準環(huán)境的變化,僅利用現(xiàn)有的算法進行指紋特征的匹配,致使定位誤差較大,定位精度仍需提高。本文針對上述指紋定位系統(tǒng)存在的不足,通過分析信道的CSI特征,利用數(shù)學方法提取到了可靠的相位信息,增加了定位時可用的信息量。同時,針對不同的室內環(huán)境,提出了兩種定位解決方案:首先,在室內環(huán)境信道穩(wěn)定的情況下,提出了基于相關系數(shù)的指紋定位算法。該算法通過驗證節(jié)點間相關系數(shù)與位置之間的關系,利用矩陣間的相關系數(shù)來獲取兩個地點或兩種狀態(tài)間的匹配概率,最后利用匹配概率最大和次大的點的坐標來估算待測點的最終位置。與Bayes算法相比,該方法降低了概率計算的復雜度,實現(xiàn)了更便捷的位置估計。其次,當定位環(huán)境相對于采樣環(huán)境發(fā)生較大的變化時,提出了自適應修正模型定位算法。在信道不穩(wěn)定的情況下,該算法通過引入一個基于采樣環(huán)境的擾動因子PEM(Percentage of nonzero Elements),來反映定位環(huán)境相對于基準環(huán)境的變化,然后利用建立的自適應修正模型完成指紋數(shù)據庫的更新;最后通過改進的AWKNN(AP weighted and distanced weighted K Nearest Neighbor)算法實現(xiàn)了待測點的位置估計。實驗結果證明:定位階段信道穩(wěn)定時,基于相關系數(shù)的定位算法通過引入相位信息,使待測點的平均定位誤差從1.18m降低到了0.75m,而且相比于Bayes算法,相關系數(shù)算法大大降低了定位計算的復雜度,提高了系統(tǒng)的定位性能。在信道不穩(wěn)定時,自適應修正模型定位系統(tǒng)相比之前的指紋定位系統(tǒng)FIFS和CSI-MIMO,準確率分別提高了67%和25%,而且自適應修正模型算法實現(xiàn)了不同環(huán)境下系統(tǒng)的自適應定位,進一步推動了室內定位技術的發(fā)展。
[Abstract]:With the continuous maturity of Wi-Fi technology and the extensive deployment of wireless devices in the room. The indoor location technology based on wireless signal has been paid more and more attention, among which the location fingerprint based location technology has the advantages of low cost, wide application range and no additional hardware support. In recent years, because of the hardware equipment support the physical layer channel state information acquisition. Based on CSI(Channel State Information). The fingerprint location technology based on CSI provides a new idea for indoor localization research, because CSI provides more detailed channel state information. Moreover, it is less affected by multipath effect, and the change of signal characteristics is more stable than that of RSSI. Therefore, the emergence of CSI has led a new direction for the research and development of indoor fingerprint location technology. At present, most fingerprint localization systems based on CSI only use the amplitude information of the channel as the fingerprint feature in the sampling stage. Sign. The analysis of channel state is not perfect; In the localization stage, the change of the location environment relative to the reference environment is not considered, only the existing algorithms are used to match the fingerprint features, resulting in a large positioning error. The location accuracy still needs to be improved. Aiming at the shortcomings of the fingerprint location system mentioned above, the reliable phase information is extracted by mathematical method by analyzing the CSI characteristics of the channel. At the same time, for different indoor environment, two localization solutions are proposed: first, in the case of indoor environment channel stability. A fingerprint location algorithm based on correlation coefficient is proposed, which verifies the relationship between the correlation coefficient and the location between nodes, and obtains the matching probability between two locations or two states by using the correlation coefficients between matrices. Finally, the coordinates of the points with the maximum and sub-maximum matching probability are used to estimate the final position of the points to be measured. Compared with the Bayes algorithm, this method reduces the complexity of the probability calculation. A more convenient location estimation is realized. Secondly, when the location environment changes compared with the sampling environment, an adaptive modified model location algorithm is proposed. In the case of unstable channel, an adaptive modified model location algorithm is proposed. The algorithm introduces a PEM(Percentage of nonzero elements based on sampling environment. To reflect the change of the location environment relative to the reference environment, and then use the self-adaptive correction model to complete the fingerprint database update; Finally, the improved AWKNN(AP weighted and distanced weighted K Nearest neighbor was adopted. The experimental results show that the channel is stable in the positioning phase. The algorithm based on correlation coefficient can reduce the average positioning error from 1.18m to 0.75m by introducing phase information, and compared with Bayes algorithm. Correlation coefficient algorithm greatly reduces the complexity of location computation and improves the positioning performance of the system. Compared with FIFS and CSI-MIMO-based fingerprint location system, the accuracy of adaptive modified model localization system is improved by 67% and 25%, respectively. The adaptive modified model algorithm realizes the adaptive location of the system in different environments, which further promotes the development of indoor positioning technology.
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN92

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本文編號：1407439