[发明专利]一种估计直接路径到达角的方法

说明书

一种估计直接路径到达角的方法，在接收机接收CSI测量矩阵，应用线性误差消除法消除接数据的相位误差，在重新组成CSI测量矩阵；将重组的测量矩阵进行特征值分解，并按照特征值的大小从小到大进行排序来重组特征向量；利用比值最小法的方法来估计噪声子空间和信号子空间；利用噪声子空间以及CSI二维MUSIC算法获得室内环境中所有多径的AoA和ToF对，将AoA和ToF对作为数据集D；然后基于网格的思想工作对数据集D进行划分，将D划分成不同的网格，其中选取网格单元的长度为算法的邻域半径的2倍；将AoA和ToF对作为数据集利用改进的DBSCAN算法进行聚类获得各个簇；取各个簇中平均ToF值最小的对应的簇为直接路径对应的簇，则直接路径的到达角为该簇类中所有AoA的平均值。

技术领域

本发明涉及室内定位领域，具体涉及一种估计直接路径到达角的方法。

背景技术

由于室内环境的多径效应，使得室内定位的精度不是很高。

在SpotFi中，识别直接路径到达角的方法是利用K-Means算法，利用先前研究者得出的结论：在室内环境中，多径的条数一般为5-6条，所以默认将K设置为5，然后通过K-Means算法来获得直接路径的到达角。在《基于WiFi信道状态信息的单基站室内定位研究》中利用层次聚类的方法将获得的ToF和AoA对进行分类，然后取ToF最小值的AoA作为直接路径的AoA。层次聚类算法选择合适的距离度量和簇类的链接准则较难，且层次聚类的时间复杂度与空间复杂度角高，不利于实时定位的要求。

在SpotFi中，由于在实际室内环境中，室内多径条数不会固定的为5，因此噪声子空间的维数就不会固定，该缺点正是目前需要解决的。在单基站室内定位研究中，由于层次聚类选择合适的距离度量与簇类的链接准则较难，且时间复杂度与空间复杂度均较高，不利于实时定位的要求，该缺点也是目前急需要解决的。

发明内容

本发明针对上述问题，提出一种估计直接路径到达角的方法。

一种估计直接路径到达角的方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1，在接收机接收CSI测量矩阵，应用线性误差消除法消除接收到的数据的相位误差，在重新组成CSI测量矩阵；

步骤2，将步骤1重组的测量矩阵进行特征值分解，并按照特征值的大小从小到大进行排序来重组特征向量；

步骤3，利用比值最小法的方法来估计噪声子空间和信号子空间；

步骤4，利用噪声子空间以及CSI二维MUSIC算法获得室内环境中所有多径的AoA和ToF对，将AoA和ToF对作为数据集D；

步骤5，然后基于网格的思想工作对数据集D进行划分，将D划分成不同的网格，其中选取网格单元的长度为算法的邻域半径的2倍；

步骤6，将AoA和ToF对作为数据集利用改进的DBSCAN算法进行聚类获得各个簇；

步骤7，取各个簇中平均ToF值最小的对应的簇为直接路径对应的簇，则直接路径的到达角为该簇类中所有AoA的平均值。

进一步地，步骤3中，所述比值最小法的方法具体为，对于排序后的特征向量，令第二个特征值与第一个特征值的比值为b₁,令第三个特征值与第二个特征值的比值为b₂,依次类推，可以得到b₁，b₂，...，b₅₅，在b₁，b₂，...，b₅₅中取得最小值b_i，则估计当前室内环境中噪声子空间为n₁…n_i，而信号子空间为s_i+1，s_i+2，...，s₅₅。